Como se indica en la “Introducción a la Inteligencia Artificial” (https://medium.com/@boutnaru/introduction-to-ai-artificial-intelligence-8c71d4d25320) «Aprendizaje profundo» es un subconjunto de «Aprendizaje automático»; en el siguiente diagrama podemos ver una descripción de la diferencia entre los dos.
Además, el “aprendizaje profundo” aprovecha las redes neuronales para tratar de lograr el aprendizaje de la forma en que intenta simular el comportamiento del cerebro humano (aprendiendo de grandes cantidades de datos). Usualmente se hace usando redes neuronales con al menos tres capas (https://www.ibm.com/topics/aprendizaje profundo). Por cierto, más sobre redes neuronales en un artículo futuro.
Además, los modelos de «aprendizaje profundo» nos permiten aprender patrones complejos que son imposibles/difíciles de identificar utilizando modelos tradicionales de aprendizaje automático. Esto se debe al hecho de que los modelos de «aprendizaje profundo» pueden aprender representaciones jerárquicas de los datos, al mismo tiempo que realizan la extracción automática de características (https://aws.amazon.com/what-is/deep-learning/).
Así, pensemos en un modelo de “Deep Learning” que esté entrenado para identificar coches en una imagen. En este caso, el modelo podría identificar bordes->formas->objetos->coche. Así, podemos resumir que el “Deep Learning” permite modelos computacionales que se basan en múltiples capas para aprender representaciones de datos con niveles de abstracción. Esto se hace mediante el uso de algoritmos de retropropagación para modificar el estado interno del modelo en cada capa (https://www.nature.com/articles/nature14539).
Por último, el «aprendizaje profundo» se utiliza en diferentes campos, como la detección de fraudes, diagnósticos médicos, reconocimiento de voz, visión por computadora, NLP (procesamiento del lenguaje natural), motores de recomendación y más (https://aws.amazon.com/aprendizaje-profundo/).
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