¿Qué es el Deep Learning?

Autor: | Última modificación: 5 de agosto de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Saber qué es el Deep Learning es uno de los campos más importantes para el manejo de los macrodatos, puesto que, desde la aparición del Big Data, uno de los grandes retos para los data scientists ha sido el de ser capaces de elegir las características adecuadas para solucionar cada problema.
De manera efectiva, en lo que es el Deep Learning se introducen las redes neuronales profundas, las cuales permiten encontrar automáticamente estas características aprovechándose de la gran cantidad de datos disponibles. Por ello, en este post, te compartimos todo lo relacionado con lo que es Deep Learning.

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.

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¿Qué es el Deep Learning?

Podemos definir qué es el Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo como un subcampo del Machine Learning y soluciona el problema anterior de la elección de características. También se le llama aprendizaje jerárquico y aprende distintas representaciones de los datos que se introducen en un clasificador final. La magia está en que ya no necesitamos volvernos locos buscando las mejores características o atributos para cada problema, sino que esto lo hace automáticamente nuestro algoritmo.

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.

¿Qué es el Deep Learning? 2

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.

¿Qué es el Deep Learning? 3

¿Cómo aprender sobre el Big Data?

En el desarrollo de este post, te hemos expuesto todo lo relacionado con lo que es el Deep Learning. Sin embargo, esta es una área demasiado extensa y requiere de muchas práctica para comprenderla en profundidad. ¡Por lo que todavía falta mucho por aprender y practicar si quieres dedicarte a este sector!

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