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Cuatro objetivos del Deep Learning para el 2019

Publicado 25 febrero Por Máster Deep LearningEn Master Deep Learning0 comentarios

El Deep Learning es una rama de las ciencias que no para de innovar. Con la llegada de 2019, este campo ya se ha propuesto nuevos objetivos que alcanzar para este año, que distan en cierta medida de los dos años anteriores. A través de este post te presentamos cuáles son los objetivos que se prevén en Deep Learning para 2019. ¡Sigue leyendo!

Pero primero, ¿qué es el Deep Learning?

Primero, para poder entender los objetivos del Deep Learning, debemos saber qué es. Podemos decir que el Deep Learning es el estudio que permite a la máquina aprender por sí sola de los errores y de la información que recibe. Su algoritmo es capaz de identificar patrones y anomalías para crear un modelo ideal y prevenir futuros errores. De esta manera, se ajustan los parámetros y la máquina es capaz de obtener directamente un buen resultado.

Dentro de esta ciencia que trata la Inteligencia Artificial (IA), existe otra rama similar: el Machine Learning. No obstante, guarda diferencias notables con esta en la búsqueda de hacer las máquinas más inteligentes.

Deep Learning en 2019

Con anterioridad se predijo por parte de Carlos E. Pérez qué ocurriría en el mundo del Deep Learning tanto en 2017 como en 2018. Para este primer caso, se pensaron en nuevas innovaciones en aceleración de hardware, el predominio de las redes neuronales convolucionales (CNN), el meta-learning, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje adverso, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por transferencia o El Deep Learning (DL) como componentes, entre otras cosas.

Por otro lado, para 2018 se esperaba mejoras en startups de hardware, meta-learning que remplazara al SGD, modelos generativos o en la brecha semántica. Además, se pensaba que existiría un mayor desarrollo en entornos de enseñanza, la cognición conversacional y la ética de la IA. No obstante, estas predicciones no pudieron cumplirse en su totalidad.

No obstante, esto no ha generado una desmoralización en la búsqueda de nuevos objetivos para 2019. De esta manera, y aprendiendo de los errores anteriores, se ha apostado por:

  1. Más métodos para el aprendizaje por imitación

La imitación no exige un razonamiento extrapolativo. Por ello, se prevé que se continuará con un progreso considerable en la imitación de todo tipo de sistemas existentes. Para poder imitar el comportamiento, una máquina necesita crear un modelo descriptivo que refleje el comportamiento. Estos modelos poseen un gran rendimiento porque todo lo que hacen es imitar los datos y no inferir el modelo causal subyacente que genera los datos.

  1. Uso del modelado computacional generativo en la ciencia

Para este año se espera un mejor control de los modelos Generativos. Se espera que haya un mayor avance en los modelos basados en GAN y Flow. Pero también que haya un desarrollo en la aplicación de esta ciencia en la exploración científica. Concretamente, en la que trata con sistemas adaptativos complejos (clima, simulaciones de fluidos, química y biología). Esto se espera que genere una profunda influencia en el progreso de la ciencia.

  1. Uso de modelos híbridos en la predicción

El Deep Learning ha continuado mostrando sus puntos fuertes al proporcionar predicciones de sistemas de alta dimensión. Sin embargo, todavía no puede formular sus propios modelos abstractos. Esto seguirá siendo un obstáculo importante para la explicación y las predicciones extrapolativas. Para compensarlo, veremos soluciones de procesos duales híbridos que incorporan modelos existentes en combinación con aprendizaje sin modelos.

  1. Más integración del Deep Learning para la exploración de diseño

Para 2019 se prevé una mayor investigación en modelos generativos que migren a las herramientas de diseño existentes. Esto ocurrirá primero en los dominios visuales y avanzará progresivamente hacia otros campos. El Deep Learning continuará introduciéndose como componente en el flujo de trabajo humano. Sus redes permitirán reducir la carga cognitiva de los trabajadores, mejorar la recuperación, extraer significado y tomar decisiones más rápidamente.

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El Deep Learning no para de avanzar a una velocidad vertiginosa y esto se refleja en los objetivos que se plantean cada año. Los expertos en este campo se han marcado metas para 2019, que esperan desarrollar dado el alto progreso de esta ciencia. Para cumplir estas expectativas, deberán participar en ello aquellos profesionales altamente cualificados en Deep Learning.

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