¿Qué es Deep Learning?

¿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.

Antes de saber qué es el Deep Learning

Existen dos campos importantes antes de saber qué es el Deep Learning: la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

Inteligencia artificial

Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de algoritmos y técnicas que pueden usarse para resolver problemas que los humanos realizamos intuitivamente, pero que son realmente difíciles para un ordenador. Se puede dividir en dos campos:

1. General AI: consiste en dotar a las máquinas de todas nuestras capacidades y sentidos. Por ejemplo, C-3PO o Terminator.
   
2. Narrow AI: consiste en dotar a las máquinas de la capacidad de desarrollar una determinada tarea, como, por ejemplo, reconocer caras, señales de tráfico, el habla, etc. Es en este campo donde actualmente se están observando grandes avances.

Machine Learning

El Machine Learning (ML) o aprendizaje máquina es un subcampo dentro de la Inteligencia Artificial. De forma general, podríamos decir que consiste en utilizar una gran cantidad de datos para extraer información útil para las personas.

Por ejemplo, imagínate que disponemos de los últimos resultados de La Liga y queremos ser capaces de predecir el resultado del próximo Clásico. Primero, necesitaríamos parsear los datos, limpiarlos, eliminar las entradas incompletas, estudiar la distribución de las variables y elegir las características o atributos (feature engineering) que nos permitieran predecir este resultado con la mayor precisión posible.

Una vez tuviésemos claro cuáles son las mejores características a utilizar, necesitaríamos encontrar el mejor algoritmo posible para nuestro dataset. La elección de las características, que a priori puede llegar a parecer sencilla, es el paso más complicado y costoso y, además, requiere de un alto grado de conocimientos sobre el problema en cuestión y sobre técnicas de extracción de características.

¿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.

Por último, cabe destacar la importancia de tener una gran cantidad de datos para poder utilizar técnicas de ML o DL. Además, cuanta más calidad tengan esos datos, mejor se comportaran nuestros modelos.

Estas frases, dichas por Andrew Ng (fuente: Wired), las podemos traducir de la siguiente forma: «Creo que la IA se parece a construir un cohete espacial. Necesitas un motor enorme y mucho combustible. Si tienes un motor enorme, pero poco combustible, no conseguirás poner el cohete en órbita. Si tienes un motor pequeño y un montón de combustible, no podrás ni despegar. Para construir un cohete espacial necesitas un motor enorme y un montón de combustible».

Así que ya sabéis, no solo es importante el algoritmo que utilicemos, sino los datos de los que dispongamos.

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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