¿Sabes qué es Deep Learning y en qué sectores o elementos se aplica? Si aún no conoces este término o te gustaría saber más sobre los conceptos y herramientas que trae consigo el uso de la Inteligencia Artificial y el Deep Learning, te interesará este artículo. A continuación, te traemos la respuesta sobre qué es de DeepLearning y sus diferencias con las redes neuronales, así como las ventajas del uso de este campo en muchos sectores de la vida diaria.
¿Qué es Deep Learning?
Dentro de la Inteligencia Artificial, el concepto de Deep Learning está construyendo un camino cada vez más importante y atractivo para los programadores. En términos conceptuales, Deep Learning es un concepto que se refiere al proceso computacional en el que se están desarrollando programas que imitan el comportamiento neuronal de un ser humano. Este concepto se encuentra arraigado al Machine Learning y permite desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial.
Por tanto, la red neuronal permite que los programas u ordenadores aprendan desde grandes volúmenes de datos. De esta manera, el deep learning añade características especiales a un proyecto de IA, pues hace que los programas aprendan a realizar actividades psicológicas y analíticas por sí solas.
Asimismo, como te habrás dado cuenta, el deep learning existe en muchos elementos que hoy en día utilizamos, dada su posibilidad de trabajar y procesar diferentes capas de datos dentro de un solo programa.
Es por eso que la influencia más grandes del uso del Deep Learning en programas informáticos está en el reconocimiento de varios formatos, tal como el reconocimiento de discursos, el reconocimiento visual de objetos y la detección de los mismos. Se sitúan sobre todo, como investigadores de la revista Nature mencionan, en el trato con drogas y la genómica.
Deep Learning vs Redes neuronales
Una diferenciación que consideramos importante de acentuar en la explicación sobre el concepto de qué es Deep Learning es su comparación con las redes neuronales. La diferencia más importante recae en que el Deep Learning abarca mucho más espacio y funcionalidad, pues trabaja con 3 o más capas de redes neuronales, lo que la hace mucho más poderosa.
El DP clasifica diferentes capas de información y de redes neuronales.
Ventajas y desventajas del Deep Learning
Aunque ya sabes qué es Deep Learning y cómo ha revolucionado con los campos a los que pertenece, aún debemos repasar todas las ventajas y desventajas que trae estas herramienta en el desarrollo de cualquier programa de código para la Inteligencia Artificial.
Ventajas
Las ventajas que trae el Deep Learning son varias. A continuación, te presentamos las más relevantes:
- En primer lugar, el DL posibilita el uso de datos no estructurados, elemento que no podría ser implementado por el Machine Learning. Esto hace de la primera una herramienta mucho más avanzada.
- Por otro lado, gracias al análisis avanzado que realiza, puede disminuir los errores y obtener resultados mucho más perfeccionados y verídicos.
- Gracias a su avanzado desarrollo, hay menor intervención del ser humano en el desarrollo y funcionamiento del programa con DL.
- Aunque en un principio la inversión para implementar programas con Deep Learning es costosa, puede reducir costes una vez implementado, en cuanto a personal o tiempo, entre otros aspectos.
- Por último, una de las ventajas más importantes es que permite la automatización de muchas tareas.
Desventajas
En cuanto a las desventajas del uso de Deep Learning encontramos las que te presentaremos a continuación:
- En primer lugar y como mencionamos anteriormente, los programas y ordenadores con Deep Learning son mucho más costosos de producir.
- De la mano de la anterior desventaja, los programas con DL necesita un mejor hardware para poder desarrollar los programas.
- Por último, los programadores necesitan de un mayor tiempo invertido en el desarrollo de los programas con Deep Learning.
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