¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático que se nutre de la conectividad neuronal. Da sentido a datos no estructurados al extraer y clasificar imágenes o sonidos para sacar conclusiones. El aprendizaje profundo se puede aplicar en áreas como el reconocimiento facial, de voz, coches autónomos o filtrado de redes sociales.
¿Cuáles son los beneficios del aprendizaje profundo?
Esta tecnología ayuda a reducir el tiempo que se necesita para analizar información y sacar conclusiones. También incrementa la calidad y precisión de esos resultados. Asimismo, permite:
- Identificar errores. Los modelos de aprendizaje profundo pueden identificar hasta defectos de fabricación de productos muy pequeños que, a menudo, los humanos pasan por alto.
- Mejorar las predicciones. Las organizaciones pueden utilizar algoritmos de aprendizaje profundo para explotar las relaciones entre múltiples tipos de datos no estructurados, como imágenes, conversaciones en las redes sociales y análisis de la industria, entre otros, para hacer mejores pronósticos del negocio.
- Eliminar el etiquetado de datos. Los algoritmos de la tecnología de aprendizaje profundo son capaces de aprender sin guías, eliminado la necesidad de que los datos estén bien etiquetados.
- Evitar errores humanos. Un modelo de aprendizaje profundo puede realizar miles de tareas rutinarias y repetitivas muy rápidamente, evitando errores que se asocian a la fatiga humana o el aburrimiento.
- Automatizar la ingeniería de prestaciones. El aprendizaje profundo puede implementar la ingeniería de prestaciones de forma autónoma. Un algoritmo escanea los datos para identificar y combinar prestaciones correlacionadas, con el objetivo de agilizar el aprendizaje, optimizando el trabajo de los científicos de los datos.
