Deep Learning Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) ha tomado las riendas de nuestro día a día para demostrarnos que todo es posible. Se trata de una herramienta muy compleja que se basa en algoritmos y cálculos a muy alta velocidad. Esta herramienta
la implementamos como Deep Learning Inteligencia Artificial.
Uno de los principios de la Inteligencia Artificial es el aprendizaje profundo y automático más conocido en inglés como “Deep learning”.
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El concepto deep learning se presenta como unos algoritmos que tienen un cierto parecido a las redes de comunicaciones entre neuronas de nuestro cerebro humano. Asimismo, con técnicas de computación y estadísticas se llega al reconocimiento
de patrones y comportamientos frecuentes obtenidos de grandes cantidades de información.
Aunque, hay que tener en cuenta que cuanta más información, mayor capacidad de computación se requiere para obtener resultados correctos(tasa de éxito) y con ello obtenemos una eficiencia más baja. Por lo tanto, si queremos una eficiencia
mayor hay que reducir la información a lo mínimo posible.
Para reducir la información hay muchas técnicas disponibles que básicamente tratan de limpiar los datos y obtener solamente aquellos que son útiles para el tipo de aplicación de deep learning destinada.
Funcionamiento del Deep Learning
El funcionamiento de deep learning usa el modelo predictivo en capas con el que es capaz de llegar al resultado correcto por si solo sin necesidad de tener todos los posibles resultados disponibles.
El proceso predictivo no se realiza a través de reglas programadas previamente si no que se utilizan una serie de capas denominadas unidades de procesamiento (algoritmos)no lineales para extraer y transformar las características aplicables.
Cada capa está interrelacionada con la anterior, usando una entrada de datos que ya ha sido procesada por la capa previa extrayendo el patrón o la clasificación. Por ello, los algoritmos pueden ser supervisados o no.
Asimismo, hay dos tipos de aplicaciones en la base de deep learning que son por un lado, los análisis de patrones apoyados en autonomía independiente y por otro lado, el análisis de clasificación que
se realiza mediante un aprendizaje supervisado.
Caso práctico de Deep Learning con Inteligencia Artificial
El caso práctico que mejor puede explicar el proceso de deep learning es el reconocimiento del habla.
Reconocimiento del habla
El aprendizaje del reconocimiento de voz con Inteligencia Artificial trata de asemejarse al aprendizaje humano. Básicamente comienza con escuchar muchas palabras donde se crea un diccionario interno. También se trata de analizar las
entonaciones y el contexto con el que se dirigen las palabras. Y además, las uniones y el significado de estas palabras.
Teniendo suficiente información se puede realizar un entrenamiento acústico inicial formado por frases tanto escritas como habladas o grabadas.
En nuestro proyecto que estamos desarrollando de reconocimiento de voz necesitamos todas estas fases para obtener unos resultados óptimos.
Aplicaciones y funciones del Deep Learning
Debemos tener en cuenta que el deep learning se encuentra presente en nuestras vidas más de lo que creemos.
Ofertas personalizadas
Por ejemplo cuando nos informan de ofertas adaptadas a nuestros gustos personales o búsquedas anteriores. Por supuesto nos han realizado un estudio previo sin nuestro permiso para llegar al resultado de nuestros gustos.
Con ello, estas empresas ganan sumas inmensas de dinero con información que no les pertenece ni es pública.
Esto nos hace pensar en la legalidad y sobre todo, ¿es éticamente correcto?
Traducción y buscadores
También, el deep learning se encuentra en las traducciones de idiomas en las que se predice el significado y que no son literales.
Pero igualmente, encontramos funciones en los buscadores o en nuestros terminales móviles donde se usan los correctores y predicen las palabras que estamos escribiendo.
Predicciones
Además, lo tenemos presente en el reconocimiento de caras en los videos e imágenes.
Incluso se usa para la predicción del tiempo atmosférico y el clima.
También en los teleoperadores automáticos.
Salud y calidad de vida
Actualmente, se están realizando proyectos enfocados en la salud, como son la previsión de enfermedades futuras e incluso el desarrollo de vacunas y fármacos más eficaces.
Concluir agradeciendo a la diseñadora Noelia Pedraza Cordones la imagen elaborada y diseñada. Podéis ver de primera mano todas sus increíbles creaciones directamente en su web
Ingeniero apasionado por las nuevas tecnologías y con ganas de crear nuevos proyectos. Ayudando a facilitar las tareas empresariales y mejorando la calidad de vida de las personas. Por un mundo más inclusivo y sostenible. Por el hogar
en el que todos soñamos vivir.
Ángel Pedraza Cordones
Ingeniero Superior en Tecnologías de Telecomunicaciones