Conceptos clave del Deep Learning

El campo de la Inteligencia Artificial es un campo técnico compuesto por numerosos procesos interrelacionados. Entre ellos el Deep Learning, una de las tecnologías que están revolucionando la industria. A continuación te proporcionamos algunos de los conceptos clave para entender estos procesos de aprendizaje profundo. Para conocer a fondo esta tecnología puedes especializarte con la Universidad de Alcalá en el Máster en Deep Learning de Madrid.

Conceptos clave del Deep Learning

Inteligencia Artificial

También llamada inteligencia computacional, la inteligencia artificial es la inteligencia exhibida por máquinas. Son tecnologías que emulan las características o capacidades de la inteligencia humana, como aprender y resolver problemas. Se basa en dos características primordiales de la capacidad cognitiva humana: el razonamiento y la conducta.

Esta inteligencia artificial se desarrolla a partir de algoritmos matemáticos de aprendizaje y grandes bases de datos.

Estas habilidades tecnológicas para ejecutar operaciones comparables a las que realiza la mente humana las convierten en la clave del futuro empresarial y científico.

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Machine Learning

También llamado Aprendizaje Automático, se refiere a la capacidad de una máquina de aprender usando grandes conjuntos de datos. Es un método de aprendizaje por el que la máquina aprende por sí misma a través de los datos. Extrayendo un modelo propio para dar respuestas a estímulos similares futuros. Así aprovecha la potencia de procesamiento de los ordenadores modernos, que procesan fácilmente grandes conjuntos de datos en poco tiempo.

Dentro del Machine Learning podemos encontrar:

• Aprendizaje supervisado, en el que los datos base de la computación están etiquetados y estructurados con un resultado esperado. Lo que permite a la máquina aprender por prueba y error.
• Aprendizaje no supervisado, en el que es la inteligencia artificial la que hace las clasificaciones lógicas de los datos.

La tecnología de Machine Learning esta detrás de los sistemas de reconocimiento de caras y filtración de Spam.

Deep Learning

El Aprendizaje Profundo o Deep Learning es un método de aprendizaje automático. En este sistema es el propio algoritmo inteligente el que debe sacar patrones o anomalías para crear un modelo.

Los sistemas de Deep Learning utilizan algoritmos de aprendizaje automático estructurados en forma de redes neuronales artificiales. Estos algoritmos permiten que la maquina aprenda por sí misma y sea capaz de desarrollar sus propios criterios y establecer nuevos parámetros con los que tomar y ejecutar decisiones.

El Deep Learning permite automatizar los procesos de entrenamiento y crear sus propios criterios de manera automática. No necesita la intervención humana.

La formación obtenida mediante el Máster Deep Learning en Madrid ayudará a profundizar en conceptos clave del Deep Learning como:

Redes Neuronales

El Deep Learning realiza sus procesamientos a través de estas redes neuronales artificiales. Funcionan imitando el sistema de las humanas, permitiendo computar los datos en diferentes capas de neuronas interconectadas. Además, transforman y comunican la información de una a otra, generando el aprendizaje profundo.

En una red neuronal podemos encontrar capas de entrada, capas de salida y capas ocultas, de hecho, el origen del término de ‘Deep’ (profundo) sale precisamente de juntar varias capas ocultas, una detrás de otra.

Algoritmos retropropagación

Son los algoritmos clave para la optimización del proceso de aprendizaje. El método de reotropropagación calcula cómo se propaga el error por cada una de las capas de la red neuronal y tras un número de iteraciones, el algoritmo tiende a encontrar los valores que dan un error mínimo

La importancia de este proceso consiste en que, a medida que se entrena la red, las neuronas de las capas intermedias se organizan a sí mismas. De este modo las distintas neuronas aprenden a reconocer distintas características del espacio total de entrada .

El Máster en Deep Learning en Madrid de la Universidad de Alcalá te ofrece la posibilidad de aprender estas redes multicapa, los algoritmos de retropropagación del error que emplean y la elaboración de parámetros y estrategias de aprendizaje.

Python

Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel en el que se implementan los algoritmos de aprendizaje profundo. Actualmente, Python es uno de los lenguajes más populares para trabajar en el campo la Inteligencia Artificial.

Procesamiento del Lenguaje Natural

La tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se basa en algoritmos de Deep Learning con el objetivo de hacer posible la comprensión y el procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano.

Estos son solo algunas de las conceptos clave de un campo tan complejo y en continuo desarrollo como es Deep Learning. Especializarse en este campo está al alcance de tu mano con el Máster en Deep Learning en Madrid de la Universidad de Alcalá.