El Deep Learning o aprendizaje profundo, surge de intentar simular el proceso de aprendizaje que tienen las redes neuronales en el cerebro a través de los ordenadores. Dicho de otra manera, es el intento de que los ordenadores aprendan de la misma forma que lo hacen los humanos.
El Deep Learning es una de las áreas estudiadas dentro del perfil del Data Scientist, al fin y al cabo, el Deep Learning es una forma de procesamiento de datos que facilita muchos procesos y que, de hecho, ha sido uno de los grandes catalizadores del despegue de la Inteligencia Artificial.
A diario nos encontramos ejemplos del uso del Deep Learning, como puede ser el uso de Google Lens, herramienta gracias a la cual podemos identificar imágenes similares o identificar objetos y productos. Por otro lado, también tenemos casos de identificación de clientes potenciales, ayudas al diagnóstico precoz de enfermedades, detección facial, reconocimiento de voz, clasificación de vídeos, y muchísimos otros ejemplos.
Para poder explicar el concepto de Deep Learning y sus aplicaciones, es inevitable hablar de Inteligencia Artificial y Machine Learning, para conocer sus diferencias y su alcance. Aunque, para ir empezando, debemos decir que el Deep learning es uno de los método de aprendizaje de la Inteligencia Artificial, perteneciendo además al subcampo del Machine Learning.
Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning
La Inteligencia Artificial, es un campo de investigación relativamente nuevo que se encuentra dentro de la informática. De hecho, ha sido en los últimos 50 años donde el número de algoritmos “inteligentes”, ha crecido exponencialmente.
Su función es diseñar algoritmos que solucionan problemas a través del aprendizaje del ordenador. Cada algoritmo cuenta con sus propios métodos y características, y debido a lo anterior, tienen diferentes desempeños para resolver determinados problemas.
Por otro lado, tal como adelantábamos arriba, el Machine Learning es un subcampo dentro de la Inteligencia Artificial. Gracias a los algoritmos con los que cuenta, es capaz de analizar datos, aprender de ellos y realizar tareas como clasificar, predecir y agrupar patrones entre otras. Estas tareas pueden ser a través de aprendizajes supervisados o no supervisados, y lo que necesitan, entre otras cosas, son grandes cantidades de datos.
Ahora, el Deep Learning lleva a cabo el proceso de Machine Learning utilizando redes neuronales artificiales compuestos por diferentes niveles jerárquicos. El primer nivel aprende algo simple y envía la información al siguiente nivel que combina esta información y compone una nueva información un poco más compleja, así sucesivamente hasta conseguir la conclusión que andamos buscando.
¿Cómo funciona el Deep Learning?
Si lo utilizamos en un ejemplo en el que se identifique una imagen, el primer nivel de la red de Deep Learning podría identificar las diferencias entre las zonas claras y oscuras, de esta manera, descubrirá cuáles son los bordes de la imagen.
Una vez identificados los bordes, pasará la información al segundo nivel, este nivel recogerá los bordes y construirá formas simples tales como rectas, ángulos rectos, etc. pasándolas al tercer nivel.
El tercer nivel combina estas formas simples y obtiene objetos más complejos cómo pueden ser círculos o rectángulos y volverá a pasarlo al siguiente nivel. El siguiente nivel podría combinar los óvalos y rectángulos, formando, en el ejemplo de la identificación de animales, barbas, patas o colas rudimentarias. El proceso continúa hasta que se alcanza el nivel superior en la jerarquía, en el cual la red aprende a identificar nuestro animal.
Cabe destacar que, para que la máquina aprenda, tiene que pasar por un proceso de entrenamiento, donde se combina el aprendizaje supervisado (una persona etiqueta en la imagen que es el animal que queremos, en el ejemplo de la imagen, un perro), y un aprendizaje no supervisado (la máquina encuentra sus propios patrones para establecer relaciones a partir de los datos que se le han dado).
Cuanto más cerca esté la neurona del último nivel, más entrenamiento supervisado requerirá para perfeccionarse. Esto ocurre debido a que los primeros niveles tratan de procesar los datos de modo que se puedan reconocer objetos simples, en cambio, los niveles más profundos requieren de mayor atención de las personas, ya que los cálculos son cada vez más complejos y más detallados.
El futuro del Deep Learning
Las redes neuronales se utilizan mayormente para resolver problemas de clasificación de imágenes, análisis del lenguaje natural, como el reconocimiento de voz y la creación de texto, por ejemplo, creación de noticias, poemas o microcuentos.
Los modelos de Deep Learning imitan las características del sistema nervioso humano, permitiendo que dentro de su sistema global, haya redes que se especialicen en la detección de determinados aspectos que están ocultos en los datos. Esto ha hecho que muestren mejores resultados en tareas de percepción computacional.
En los próximos años, seguro que veremos cómo estos sistemas se expanden en múltiples aplicaciones en el ecosistema digital, al fin y al cabo, todos los campos relacionados con la Inteligencia Artificial, han visto un salto exponencial junto con la digitalización que se vive de manera global.
Con casi total probabilidad, encontraremos aspectos psicológicos que hasta ahora formaban parte de la naturaleza humana como la memoria semántica, el razonamiento, la atención, la motivación y la emoción, de forma que los sistemas artificiales vayan acercándose más y más al nivel humano de inteligencia.
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