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Aprendizaje profundo

¿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 muy pequeños en productos 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 o análisis de la industria para hacer mejores pronósticos para el negocio.
  • Eliminar el etiquetado de datos. Los algoritmos de la tecnología de aprendizaje profundo son capaces de aprender sin guías, eliminando 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 al 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 datos.

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