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¿Qué es el Deep Learning?

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 12 agosto 2021
Última actualización en 12 agosto 2021

El Deep Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo hacer que las computadoras o las máquinas imiten el comportamiento humano y, con ello, lleguen a realizar diferentes tareas que anteriormente las hacían únicamente personas.

Además de optimizar diversas actividades, el Deep Learning se puede utilizar para conocer mejor a los clientes y mejorar su experiencia, así como para disminuir el margen de error de cualquier actividad, e incluso para detectar fraudes.

En esta publicación te contaremos todo sobre el Deep Learning, lo que te permitirá conocer más sobre la automatización de procesos.

¿Qué es el Deep Learning?

El primer paso para saber qué es el Deep Learning implica comprender qué significa este término.  En su traducción del inglés al español, Deep Learning significa “aprendizaje profundo”.

Se trata de un tipo de Machine Learning, cuya traducción es “aprendizaje automático”, pero más evolucionado, que prepara a las computadoras para realizar tareas que hasta entonces eran realizadas solo por humanos.

Basado en la Inteligencia Artificial (IA), el Deep Learning mejora la capacidad de las máquinas para reconocer, clasificar, detectar, describir y realizar numerosas tareas.

El uso de Deep Learning ofrece mejorar y optimizar procesos, facilitando el día a día de empresas y consumidores y contribuyendo a la entrega de mejores resultados, más rápidos y más precisos.

¿Cómo funciona el Deep Learning?

Para saber qué es Deep Learning de forma completa, también es necesario entender cómo funciona.

El Deep Learning permite configurar parámetros básicos relacionados con datos e información, y capacitar a una computadora para que aprenda por sí misma, utilizando el reconocimiento de patrones para esto.

Este reconocimiento, a su vez, incluye cuestiones como la identificación de imágenes, voz, detección, predicciones, entre otros.

¿En qué situaciones se puede aplicar el Deep Learning?

Tan importante como la definición del Deep Learning, es saber en qué situaciones, bajo qué condiciones y en qué momentos se puede aplicar este método de Inteligencia Artificial.

Entre las diversas aplicaciones para las que se puede utilizar el Deep Learning, se puede mencionar:

  • Monitorear y comprender con mayor precisión el comportamiento de los consumidores, identificando, por ejemplo, desde si tiene la intención de comprar algún producto o servicio en particular, hasta sus emociones
  • Captar las necesidades de los clientes para ofrecer soluciones de forma más puntual y alineada a sus necesidades
  • Mejorar la calidad y eficiencia del servicio de atención al cliente con la mejora de los chatbots de Inteligencia Artificial
  • Realizar el reconocimiento facial y, así, aumentar los niveles de seguridad en el acceso de personas a diferentes sectores de un lugar.
  • Reducir la posibilidad de fraude en empresas que utilizan algoritmos en sus procesos
  • Identificar con antecedencia posibles fallas o errores en sistemas, software y procesos

Ejemplos de Deep Learning

El uso del Deep Learning no es ajeno a nuestra vida diaria. Un buen ejemplo de esta afirmación es el uso del reconocimiento facial para desbloquear la pantalla de un smartphone. También la policía utiliza este principio para reconocer a los fugitivos y a las personas buscadas.

Los asistentes de voz virtuales como Google Assistant, Cortana, Alexa y Siri también aplican el Deep Learning como base en su tecnología.

En las redes sociales,  las plataformas aplican este concepto para analizar las interacciones y los comportamientos de los usuarios para luego mejorar las ofertas y contenidos sugeridos que les presentan.

Machine Learning vs Deep Learning. ¿Cuál es su diferencia?

No es raro al investigar qué es el Deep Learning, encontrarnos con otro término: Machine Learning.

El Machine Learning es el aprendizaje automático, una aplicación de IA que para enseñarles a las computadoras cómo realizar tareas específicas se basa en el análisis de información.

También es una rama de la Inteligencia Artificial y tiene su fundamento en el principio de que los sistemas son capaces de aprender, identificar patrones y tomar decisiones en base a datos.

La principal diferencia entre Machine Learning y Deep Learning está en el tipo de algoritmos que se usan en cada caso. Mientras que el primer concepto funciona de forma lineal, el segundo tiene la capacidad de trabajar las diferentes capas de datos de forma jerárquica. Esta última característica es lo que lo diferencia del Aprendizaje Superficial o Shallow Learning.

Es decir que el Deep Learning es capaz de realizar análisis más profundos y complejos, ya que es capaz de reconocer y ejecutar diferentes tareas en simultáneo, en base a cada nuevo input de información que recibe.

En conclusión, podemos decir que en términos de Machine Learning vs Deep Learning, el segundo es una evolución del primero.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Probablemente hayas notado que, a lo largo de la explicación sobre el Deep Learning que te hemos brindado, mencionamos mucho a la Inteligencia Artificial. Pero, entonces, ¿de qué se trata la IA?

La Inteligencia Artificial, o simplemente IA, es una tecnología que permite que las computadoras tengan una inteligencia similar a la de los humanos.

Esto significa que las máquinas van más allá de la simple realización de tareas basadas en programaciones predeterminadas y específicas.

Con base en patrones de datos, estas máquinas son capaces de comprender y analizar comportamientos, realizar actividades sin interacción humana y mucho más.

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?

Algunos de los tipos de Inteligencia Artificial que existen son:

  • Inteligencia artificial débil (Artificial Narrow Intelligence - ANI): es la inteligencia que se crea con un único objetivo y se subdivide en Máquinas Reactivas y Memoria Limitada
  • Inteligencia Artificial General (Augmented General Intelligence - AGI): es una inteligencia capaz de realizar tareas similares a las de los humanos. Aquí es donde se encuadra el Machine Learning. También tiene dos subdivisiones, que son Máquinas Conscientes y Máquinas Autoconscientes.
  • Superinteligencia (Artificial Super Intelligence - ASI): es la inteligencia del futuro, que se estima será superior a la de los humanos.

Para estar al tanto sobre las últimas novedades en IA y sus aplicaciones, lee el artículo "5 tendencias de Inteligencia Artificial para 2021"