El Deep Learning es una tecnología que comenzó a desarrollarse a mediados del siglo pasado. Sin embargo, ha alcanzado su mayor auge durante la última década.
Aunque algunos expertos cuestionan su futuro, las últimas innovaciones demuestran que todavía tiene mucho camino por recorrer.
En ActionsDATA nos apasiona la tecnología. Por eso, en este post queremos explicar las claves del Deep Learning y sus posibles aplicaciones en un futuro cada vez más cercano.
¿Qué es el Deep Learning?
El Deep Learning es un área de la Inteligencia Artificial. A su vez, forma parte de las disciplinas relacionadas con el Machine Learning.
Para entender cómo funciona, primero debemos conocer el objetivo con el que se desarrolló esta tecnología. Los investigadores buscaban que las máquinas imitaran el funcionamiento del cerebro humano sin intervención directa de las personas.
En cierto modo, querían conseguir que las máquinas pudieran “pensar”.
Para replicar algunas funciones del cerebro, los fundadores de esta tecnología diseñaron redes inspiradas en las redes neuronales que forman el sistema nervioso humano.
¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el sistema nervioso humano. Al igual que este, cuentan con tres niveles:
Capa de entrada
Está formada por neuronas artificiales o dispositivos informáticos. Estos reciben la información que introduce una persona o que obtiene el sistema de forma automatizada.
Capas ocultas
Forman una compleja red de neuronas artificiales. Estas procesan la información y la intercambian entre sí para obtener resultados similares a las deducciones que realiza el cerebro humano.
Capa de salida
Está formada por dispositivos que hacen visible la información y las predicciones realizadas por la red.
¿Para qué se utiliza el Deep Learning?
El Deep Learning tiene una gran variedad de aplicaciones. De hecho, forma parte de muchas actividades que realizamos cada día.
Está detrás de Facebook cuando etiquetamos a un amigo. Los bancos lo utilizan para predecir cuándo un cliente podría entrar en bancarrota.
También aparece en las suscripciones de periódicos. Permite detectar si un lector está a punto de cancelar su suscripción y ofrecerle productos adaptados a sus necesidades.
Los hospitales lo utilizan para realizar diagnósticos médicos. También está detrás de la tecnología que permite funcionar a los vehículos autónomos.
En definitiva, el Deep Learning está presente en numerosos ámbitos de nuestra vida cotidiana.
La evolución del Deep Learning
Aunque esta tecnología surgió en los años 50, alcanzó su mayor desarrollo durante la última década.
Su auge comenzó en los años 90 con la creación de sistemas de procesamiento de imágenes y datos. Sin embargo, su desarrollo encontró dos grandes limitaciones.
Por un lado, los equipos informáticos todavía no podían gestionar grandes cantidades de datos. Por otro, faltaban datos digitalizados.
No es que no existieran suficientes datos. El problema era que todavía no había sistemas ni protocolos capaces de digitalizar grandes cantidades de información.
Una vez digitalizados, esos datos estaban destinados a revolucionar la Inteligencia Artificial y nuestra vida cotidiana.
A comienzos del siglo XXI, la capacidad de procesamiento de los ordenadores aumentó de forma exponencial. Esto permitió importantes avances en Deep Learning y transformó esta disciplina.
ImageNet y el avance de las redes neuronales
Uno de los avances más destacados fue la creación del reto ImageNet.
El proyecto consistió en crear un dataset con 14 millones de imágenes etiquetadas y de código abierto. A partir de este conjunto de datos, se invitó a expertos a desarrollar un clasificador global de imágenes.
La iniciativa impulsó la creación de sistemas como la red neuronal AlexNet. Esta consiguió clasificar imágenes con un margen de error del 15%. Esto suponía reducir en 11 puntos porcentuales el error de sus predecesores.
Las Redes Generativas Antagónicas
El Deep Learning dio otro paso adelante con la creación de las Redes Generativas Antagónicas (RGAs), también conocidas como GANs.
Estas redes ya no se limitaban a clasificar imágenes. También podían generar nuevas imágenes a partir de las que analizaban.
Las GANs están detrás de aplicaciones que, por ejemplo, permiten mostrar cómo podría envejecer una persona a partir de una fotografía. También se utilizan en opciones como las de Google Arts para encontrar una obra de arte similar a una fotografía.
¿Hacia dónde va el Deep Learning?
Actualmente, los expertos en Deep Learning consideran que esta tecnología ha alcanzado un nivel de “pensamiento” similar al de un niño pequeño.
Sin embargo, los últimos avances apuntan a un futuro mucho más ambicioso. Según estas estimaciones, el Deep Learning podría superar en un futuro inmediato la capacidad de análisis y procesamiento de información de un adulto.
