Aprendizaje profundo: varias capas profundas de aprendizaje automático

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Aprendizaje profundo: varias capas profundas de aprendizaje automático

Aprendizaje profundo: varias capas profundas de aprendizaje automático

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El aprendizaje profundo ha permitido varias interrupciones, como la automatización y el análisis de datos, lo que ha ayudado a que la IA sea más inteligente que nunca.
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      Previsión cuántica
    • 9 de septiembre de 2022

    Resumen de información

    Deep learning (DL), a type of machine learning (ML), enhances artificial intelligence (AI) applications by learning from data in ways similar to human brain function. It finds use in various fields, from enhancing autonomous vehicles and healthcare diagnoses to powering chatbots and improving cybersecurity measures. The technology's ability to handle complex tasks, analyze vast data sets, and make informed predictions is shaping industries and raising ethical debates, especially around data use and privacy.

    Contexto de aprendizaje profundo

    Deep learning is a form of ML that is the basis for many AI applications. DL can assist with classification tasks directly from images, text, or sound. It can conduct data analytics and device interfacing, assist with autonomous robots and self-driving cars, and execute scientific exploration. DL can help identify patterns and trends and produce more accurate predictions. This technology can also interface with technological devices, such as smartphones and Internet of Things (IoT) devices. 

    DL uses artificial neural networks to assist with tasks similar to natural language processing (NLP) or computer vision and speech recognition. Neural networks may also provide content recommendations similar to those found in search engines and e-commerce sites. 

    Hay cuatro enfoques principales para el aprendizaje profundo:

    • Aprendizaje supervisado (datos etiquetados).
    • Aprendizaje semisupervisado (conjuntos de datos semietiquetados).
    • Aprendizaje no supervisado (no se requieren etiquetas).
    • Aprendizaje por refuerzo (los algoritmos interactúan con el entorno, no solo con los datos de muestra).

    En estos cuatro enfoques, el aprendizaje profundo emplea redes neuronales en varios niveles para aprender iterativamente de los datos, lo que es beneficioso cuando se buscan patrones en información no estructurada. 

    Las redes neuronales en el aprendizaje profundo imitan cómo está estructurado el cerebro humano, con varias neuronas y nodos que se conectan y comparten información. En el aprendizaje profundo, cuanto más complejo sea el problema, más capas ocultas habrá en el modelo. Esta forma de ML puede extraer características de alto nivel de grandes cantidades de datos sin procesar (big data). 

    DL may assist in situations where the problem is too complex for human reasoning (e.g., sentiment analysis, calculating web page ranks) or issues that require detailed solutions (e.g., personalization, biometrics). 

    Impacto disruptivo

    El aprendizaje profundo es una herramienta poderosa para las organizaciones que desean utilizar datos para tomar decisiones más informadas. Por ejemplo, las redes neuronales pueden mejorar los diagnósticos en el cuidado de la salud mediante el estudio de extensas bases de datos de enfermedades existentes y sus tratamientos, mejorando la gestión y los resultados de la atención al paciente. Otras aplicaciones empresariales incluyen visión por computadora, traducciones de idiomas, reconocimiento óptico de caracteres e interfaces de usuario (UI) conversacionales como chatbots y asistentes virtuales.

    The widespread adoption of digital transformation and cloud migration by organizations presents new cybersecurity challenges, where DL technologies can play a crucial role in identifying and mitigating potential threats. As businesses increasingly adopt multi-cloud and hybrid strategies to achieve their digital objectives, the complexity of IT estates, encompassing the collective information technology assets of organizations or individuals, has escalated significantly. This growing complexity requires advanced solutions to efficiently manage, secure, and optimize these diverse and intricate IT environments.

    The growth of IT estates and continued organizational development provide the agility and cost-effectiveness required to stay competitive but also create a more difficult backend to manage and safeguard effectively. DL can assist in identifying abnormal or erratic patterns that may be a sign of hacking attempts. This feature can protect critical infrastructures from being infiltrated.

    Implicaciones del aprendizaje profundo

    Wider implications of DL may include: 

    • Vehículos autónomos que utilizan aprendizaje profundo para responder mejor a las condiciones ambientales, mejorar la precisión, la seguridad y la eficiencia.
    • Debates éticos sobre cómo Big Tech recopila y almacena datos biométricos (p. ej., rasgos faciales, estructuras oculares, ADN, patrones de huellas dactilares).
    • Mejora de las interacciones naturales entre humanos y máquinas (p. ej., uso de dispositivos inteligentes y dispositivos portátiles).
    • Empresas de ciberseguridad que utilizan el aprendizaje profundo para identificar puntos débiles en las infraestructuras de TI.
    • Empresas que aplican una amplia gama de análisis predictivos para mejorar productos y servicios y ofrecer soluciones hiperpersonalizadas a los clientes.
    • Gobiernos que procesan bases de datos públicas para optimizar la prestación de servicios públicos, especialmente entre jurisdicciones municipales.

    Preguntas a considerar

    • ¿De qué otra manera el aprendizaje profundo puede ayudar a las empresas y los gobiernos a actuar de manera proactiva ante diferentes situaciones?
    • ¿Cuáles son los otros riesgos o beneficios potenciales de usar el aprendizaje profundo?

    Referencias de información

    Se hizo referencia a los siguientes enlaces populares e institucionales para esta perspectiva: