El Deep Learning aún está en desarrollo. Sin embargo, es una de las técnicas más eficaces que se utilizan actualmente para crear máquinas autónomas que piensan por sí mismas. 

La tecnología evoluciona constantemente a un ritmo rápido. Desde los coches que se conducen solos hasta los superordenadores y los drones que pueden operar de forma autónoma. El tipo de realidad que representa la película Yo, Robot es ahora una realidad, ya sea para bien o para mal. ¿Qué impulsa esta tecnología? La Inteligencia Artificial (IA) junto con sus numerosas subcategorías como el deep learning y el machine learning.

Cuanto más intrincado sea el algoritmo de deep learning, más capas incluirá y, a su vez, más eficiente será. Mientras menos capas tenga, pues el resultado será más parecido a jugar a las ruletas casino777.

Aunque la IA es un campo enorme que incluye todas las máquinas capaces de realizar tareas que de otro modo requerirían cerebros humanos, el machine learning es el proceso mediante el cual las máquinas aprenden nuevas tareas de forma autónoma. Sin embargo, el deep learning es una especie totalmente distinta. Es un aspecto que forma parte tanto de la IA como del machine learning. Es un método para construir las primeras máquinas que pueden realizar un pensamiento similar al humano. Se basa en algoritmos para procesar datos y aprender nuevas habilidades de una manera que imita cómo aprenden los cerebros de los humanos.

Cómo funciona el deep learning

Si el deep learning consiste en hacer máquinas capaces de procesar códigos como los cerebros humanos, ¿cómo funciona?

El deep learning es el proceso de desarrollo de intrincados algoritmos en capas, a menudo denominados redes neuronales artificiales. Permiten a las máquinas aprender continuamente a partir de vastas colecciones de datos. Para que cualquier algoritmo pueda clasificarse como profundo, debe tener un mínimo de seis capas, pero a menudo se requieren más. Las capas del código se encargan de identificar un patrón exacto dentro de los datos. Por ejemplo, un algoritmo de deep learning que pretende recomendar nueva música para un servicio como Spotify tiene varias capas. Una capa podría mirar los géneros que se han reproducido anteriormente. Otra capa podría mirar los gustos y disgustos de las canciones, y otra mirar las canciones que no se han repetido.

A medida que los datos aumentan de tamaño, los algoritmos se vuelven más eficaces, porque los algoritmos están desarrollados para aprender por sí mismos cuando se dispone de nuevos datos. Esta es una característica única del deep learning, que es escalable y similar a la capacidad del cerebro humano para adaptarse a los cambios.

Tipos de capas de deep learning

Si crees que el deep learning es complicado, es porque lo es. Los algoritmos de deep learning dependen de las redes neuronales artificiales para calcular, lo que significa que cada capa tiene una función distinta. Capas como la Multilayer Perceptron Neural Network (MLPNN) es un algoritmo de aprendizaje que busca conexiones y dependencias entre los datos de salida y de entrada. La capa de retropropagación actúa como la capa de entrenamiento principal que calcula los gradientes ponderados. También ajusta hacia atrás desde la entrada hacia la salida y es esencial para el proceso de aprendizaje de la red neuronal.

Otras capas son la Red Neuronal Convolucional (CNN), que analiza principalmente datos visuales; la Red Neuronal Recurrente (RNN) se utiliza para reconocer patrones y tendencias, así como para anticipar escenarios futuros; la Memoria de Largo-Corto Plazo (LSTM) para mantener los gradientes con peso; las Redes Generativas Adversariales (GAN) para generar nuevos datos; el Modelo de Máquina de Boltzmann Restringida (RBM) para analizar factores binarios; y las Redes de Creencias Profundas (DBN) para generar nuevos modelos generativos basados en probabilidades. 

El deep learning es la próxima frontera de la IA

El deep learning está en una fase inicial, pero es sin duda uno de los métodos más eficaces que se utilizan hoy en día para construir máquinas autónomas que piensen por sí mismas. Aunque actualmente se utiliza en aplicaciones como los asistentes virtuales, los algoritmos de marketing, el software de reconocimiento facial y los chatbots, esta misma tecnología también va a impulsar los vehículos autónomos, los vehículos que se conducen solos, los drones que recogen datos y muchas otras cosas en un futuro próximo.