En la actualidad son muchas las herramientas que puedes encontrar para poner en marcha e impulsar tus proyectos comerciales, así como llevar a cabo diversos análisis de datos que son de vital importancia para tu empresa. Una de ellas es la técnica del Aprendizaje Profundo o Deep Learning, la cual es bastante útil y cada vez son más las organizaciones que la están aplicando para potenciar su crecimiento.

El aprendizaje profundo es la experiencia del aprendizaje automático no supervisado cuyo objetivo es aproximarse lo más posible a la percepción humana. Desde hace varias décadas, algunos científicos ya se estaban adentrando en la posibilidad de que en pocos años la humanidad tendrían la capacidad de adquirir conocimientos a través del uso de máquinas y redes interconectadas a nivel global, lo que se conoce hoy como Inteligencia Artificial.

En la actualidad, herramientas como el Deep Learning se podrían considerar herederas de aquellos pioneros que ya visualizaban los avances tecnológicos que se viven hoy. Este tipo de mecanismos de aprendizaje automatizado quieren aproximarse lo más posible a la percepción humana de las cosas y para ello emplean estructuras lógicas semejantes a la organización de un sistema nervioso mamífero, creando capas de unidades de proceso especializadas en la detección de características existentes en los objetos que se perciben. En líneas generales, estas capas actúan como neuronas artificiales.

Con el enfoque del aprendizaje profundo se proporciona una mejora en la comparativa con algoritmos tradicionales, creando entornos artificiales de código que se ejecutan a través de códigos de alta potencia para alcanzar un acercamiento más parecido al modo en que funciona un sistema nervioso humano. Asimismo, se emplea como base la micro-arquitectura del encéfalo mamífero a pesar de su complejidad. Pero sus núcleos y áreas diferenciadas crean redes de neuronas especializadas en tareas muy específicas.

En este sentido, el campo de la neurociencia ha permitido descubrir centros específicos del lenguaje, redes especializadas en la detección de aspectos visibles como inclinaciones o bordes, así como simetría, e incluso reconocimiento de rostros a través de la expresión emocional.

La idea es aplicar estos conocimientos a los modelos computacionales que se manejan en el aprendizaje profundo a fin de simular las características del sistema nervioso desde un punto de vista arquitectónico, permitiendo así la detección de las características ocultas en los datos, es decir, alcanzar una computación cognitiva que se pueda expandir a aplicaciones múltiples en el ecosistema digital.

Por GGBA

Fuente: https://bit.ly/3NZFHPI