Deep learning: ¿Qué es y en qué consiste?

El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y el deep learning se encuentran íntimamente relacionados entre sí. Parten del proceso del machine learning, hablamos del proceso de formación de estructuras similares a las neuronas, que ayudan a la comprensión de conceptos e ideas complejos. Te explicamos esto y mucho más en este interesante artículo.

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Enseñamos a las máquinas a analizar la información a través del método de cascada

¿Qué significa deep learning?

En palabras sencillas el deep learning es una rama en la programación del machine learning, que emplea una serie de algoritmos no lineales construidos en capas, que modelan y procesan data e información en patrones que van generando significados y conceptos por etapas.

Es decir, le estamos enseñando a las máquinas no solo a pensar de manera objetiva y racional; además, estamos construyendo con una serie de algoritmos el equivalente del cerebro humano. Sabiendo de antemano que aún desconocemos muchas de las funciones de nuestro muy complejo órgano, estos complejos sistemas matemáticos emulan con diferentes programas, la actividad cognitiva que se espera tenga un cerebro artificial.

A través de lo que se ha denominado como aprendizaje en cascada, el deep learning concibe la oportunidad de ir organizando y separando conceptos y objetos; que la máquina va diferenciando entre: videos, objetos, lenguajes, audio y texto. Ayudándole a aprender de manera jerárquica los niveles de abstracción que le van facilitando la resolución de problemas complejos a futuro.

Estas capas pueden ser tan complejas como sea necesario. Mientras más capas, más largos serán los algoritmos y mayor será la cantidad de datos agregados a estas neuronas, el resultado será mucho más complejo y el resultado será más cercano a un pensamiento o resolución humana. La data que se agregue a la cadena, no tiene que estar relacionada entre sí. Parte del experimento consiste en añadir factores disímiles de información entre las capas para procurar un proceso de pensamiento único, optimizando el aprendizaje.

Todo esto en función de construir una arquitectura cerebral donde la IA pueda detectar características ocultas en los datos que se encuentran desplegados en el algoritmo. A través de esta construcción es que lograremos el objetivo final que el machine learning, arroje resultados menos automatizados.

¿Cómo contribuye mi interacción con las redes sociales al deep learning?

Casi todas nuestras interacciones a través de la Internet están diseñadas o destinadas a contribuir a una cadena de formación neuronal. Esto se traduce en que casi toda la información que alimentamos a la web, está siendo utilizada en la construcción de una neurona, con una función específica.

Ahora, el objetivo no es contribuir a la paranoia de la venta de información, o de futuros post apocalípticos con robots que dominan la escena mundial, estas redes y procesos aún se encuentran desarrollando métodos de aprendizaje de IA eficientes.

Lo que si es una realidad es que alimentamos la Big Data con cada me gusta y cada vez que interactuamos con cualquier sistema automatizado por una red informática o hablamos con las asistentes virtuales. Nos encontramos en un punto donde irremediablemente les estamos alimentando nuevos datos e incluso participando de una red neuronal.

Te daremos unos ejemplos de cadenas de esta rama que no sabes que utilizas

  • Los chatbots y robots de servicio; es una herramienta que utilizan mucho las empresas para responder grandes cantidades de correos. Ahora, una cadena puede ser programada para atender solo cierto tipo de cadena de palabras de un remitente, o de varios según repetición y volumen. Sin embargo, aún no se les ha adiestrado para generar respuestas.
  • Uno de los deep learning más empleados son Alexa y Siri, dos asistentes virtuales que están programadas para comprender las diferencias en la construcción del lenguaje hablado y la formación del discurso cuando se produce la interacción con la red.
  • Reconocimiento facial, si bien comenzó con el reconocimiento de personas por las redes sociales y la capacidad de etiquetarles, hoy en día nos funciona para desbloquear teléfonos de alta gama, para retirar dinero en cajeros y en cámaras de seguridad en espacios públicos.
  • Los algoritmos venta de productos, dándole me gusta a una publicación puede desatar que de pronto te encuentras con miles de imágenes relacionadas. Situación muy frecuente cuando interactuamos con Instagram, en muchos casos deseamos conocer cómo eliminar promociones de Instagram, o eliminar sugerencias en Instagram direct. Esto es machine learning en acción.
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Conceptos como Machine Learning y Deep Learning están de la mano revolucionando el camino del procesamiento inmediato de grandes datos

¿Cómo se relacionan y se producen entonces los procesos del machine learning y el deep learning?

La construcción de un Machine Learning, es básicamente un proyecto basado en el planteamiento de un problema. En base a esa idea inicial se recopila y organizan los datos, se le conoce como proceso de limpieza y aprendizaje de data. Aquí se producen los primeros análisis y se conforman las primeras capas de la neurona que constituyen el algoritmo; se elige entonces el método de aprendizaje.

Esto sería en buena medida la fórmula, o el paso a paso de la construcción de la máquina que desarrollará un IA, pero no todo es tan sencillo. Uno de los puntos más importantes es la constitución de la data, la relevancia o el atractivo de la misma producirá mejores resultados. Si obtenemos un punto de partida arriesgado y nos hacemos de una data interesante, se podrá construir una cadena de aprendizaje mucho más rica, que puede prometer un resultado más beneficioso.

Para hacer un ejemplo sobre un ejercicio de machine learning. En años recientes se realizó un ejercicio de IA, basado en entrenar a un robot a responder comentarios políticos en Twitter. La data a utilizar para enseñarle a la máquina serían las interacciones de millones de usuarios de la plataforma.

El resultado fue un robot cuyas respuestas se dirigieron hacia el discurso racista, xenófobo y peligroso. A partir de éste ejercicio muchas redes sociales (Facebook), han iniciado políticas de comunicación y conducta para controlar el lenguaje empleado en las redes sociales.

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