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Muchos expertos hablan del Deep Learning como la siguiente revolución tecnológica y la cuarta revolución industrial. Se espera que la aplicación de estos tipos de procesos computacionales se multiplique por 12 hasta el 2020. De esta manera, los profesionales formados en este ámbito serán miembros clave de las nuevas empresas.¿Quieres saber por qué si te decides a estudiar Deep Learning revolucionarás el mundo? ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el Deep Learning?

Deep learning es el sistema computacional tras la Inteligencia Artificial. El, también llamado aprendizaje profundo, utiliza algoritmos de aprendizaje automático estructurado en forma de redes neuronales artificiales. Estos algoritmos permiten que la máquina aprenda por sí misma y sea capaz de desarrollar sus propios criterios y establecer nuevos parámetros con los que tomar y ejecutar decisiones.

Estas redes profundas están formadas por muchas capas en las que, al igual que en las redes neuronales humanas, las señales van modificándose y pasando sucesivamente por múltiples capas de procesamiento y transformaciones.

A diferencia del Machine Learning, el Deep Learning permite automatizar los procesos de entrenamiento y crear sus propios criterios de manera automática, sin necesidad de intervención humana.

Usos del Deep Learning

Las ventajas del Deep Learning son aplicables a cualquier sistema basado en datos. Es por ello que la mayoría de sectores económicos ya cuentan con procesos de Inteligencia Artificial para mejorar sus servicios y rendimiento. El Deep Learning también es responsable de varios procesos tecnológicos relacionales a nivel usuario.

  • Reconocimiento de voz. Las redes neuronales aplicadas en Deep Learning son capaces de modelar todos los aspectos acústicos, fonéticos y lingüísticos asociados a esta tarea. Estas estructuras son capaces de auto-codificar lenguajes.
  • Reconocimiento de caras y visión computacional. Esta aplicación es de plena actualidad para dispositivos móviles y buscadores. Gracias a estas redes computacionales, es posible aprender rasgos faciales característicos y distinguir caras.  De la misma manera, estas redes permiten reconocer y extraer información útil contenida en imágenes.
  • Reconstrucción de escenas. El Deep Learning ha permitido la relación computacional con las imágenes permitiendo la identificación detección, restauración de imágenes y reconstrucción de escenas, elementos fundamentales de tecnología tan revolucionaria como la de los coches autónomos.
  • Interpretación semántica y lenguaje natural. El Deep Learning aplicado en este ámbito permite reaccionar a comandos enviados en lenguaje natural y conseguir que las máquinas entiendan los comentarios de usuarios y obtengan información de sus conversaciones. El aprendizaje profundo permite la combinación inteligente de las palabras para obtener una visión semántica y encontrar las palabras más precisas en función del contexto.

Deep Learning en Empresas

Las empresas han sido rápidas en reconocer la utilidad del Deep Learning en sus proyectos, integrando los sistemas de aprendizaje profundo en todo tipo de sectores: automoción, marketing y comunicación, finanzas, entretenimiento… Todas ellas utilizan los procesos de aprendizaje profundo para mejorar sus actividades.

Como ya hemos mencionado, el sector automovilístico es uno de los ejemplos de la revolución tecnológica tras el Deep Learning. Su uso es imprescindible para el guiado de los vehículos autónomos mediante complejos procesos de reconocimiento, toma de decisiones y conducción segura, permitiendo a los vehículos reaccionar automáticamente.

De igual manera, el campo de la medicina también aprovecha el Deep Learning para procesar toda la información médica generada. Por ejemplo, resultados de análisis, radiografías o genomas. También para obtener diagnósticos y tratamientos personalizados y eficientes, creando predicciones y comparativas útiles para la prevención de enfermedades.

Pero además del avance tecnológico, la combinación de las estructuras de Big Data de grandes empresas con los procesos de aprendizaje profundo generan una serie de ventajas estratégicas que cambiarán los sistemas de relación con clientes, las finanzas, los estudios de mercado…

Ventajas del Deep Learning en empresas

A continuación, te mostramos las principales ventajas que ha traído consigo el Deep Learning:

  • Mayor conocimiento de las necesidades, gustos y hábitos de compra de los clientes al poder analizar y computar todos sus datos a través de estos algoritmos.
  • Mejorar la comunicación y relación con el cliente, registrando e interpretando sus emociones y opiniones y adaptar el trato al usuario.
  • El uso del Big data junto con las capacidades analíticas e interpretativa del aprendizaje profundo permitirá predecir tendencias y necesidades y ofrecer respuestas personalizadas.
  • Predicción y autodefensa en ciberseguridad.
  • Mayor productividad y eficiencia al mejorar los tiempos de respuesta.
  • Análisis de mercado mucho más completos y actualizados.
  • Optimización de los sistemas y procesos logísticos de la empresa .

Las posibilidades son enormes e implementar Deep Learning es posible en cualquier negocio que maneje datos. Además, al tratarse de una tecnología abierta es adaptable a cualquier problemática.

Definitivamente, la inteligencia artificial y el Deep Learning son la próxima revolución y su carrera ya ha comenzado. Por eso actualmente la figura del experto en diseño de algoritmos Deep Learning y Big Data es una de las profesiones más demandadas. Si quieres saber más sobre el futuro profesional de este campo, tenemos disponible un máster en Deep Learning. ¿A qué esperas? ¿Estás preparado para iniciar los estudios? ¡Te esperamos!

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