¿Qué es Deep Learning? Características y aplicaciones

Si has oído hablar de Machine Learning es muy probable que también hayas escuchado el término Deep Learning. ¿Suenan bastante parecidos, no? En este artículo te explicaremos qué es Deep Learning y cómo se diferencia de las otras ramas de la Inteligencia Artificial. 

¿Qué es Deep Learning?

El Deep Learning son una serie de algoritmos que buscan imitar el funcionamiento del cerebro humano y así lograr un aprendizaje progresivo. Deep Learning (DL), también conocido en español como aprendizaje profundo, es una rama más específica dentro del Machine Learning.

Como sucede con muchos ejemplos de Machine Learning, suele utilizarse en varias aplicaciones de la vida cotidiana, como el reconocimiento facial, los sistemas de recomendaciones, los motores de búsqueda de Google, la detección de fraudes, etc. Sin embargo, también se aplica en áreas de conocimiento más complejas, como la medicina, la investigación avanzada y la industria del transporte. Luego detallaremos un poco más acerca de esto.  

¿Qué diferencia hay entre Machine Learning y Deep Learning?

Cuando buscamos qué es Deep Learning suele confundirse o asociarse a Machine Learning. Si vamos primero a lo que tienen en común, ambas ramas comparten el aprendizaje automático e imitan al cerebro humano, aunque cada una lo hace de forma diferente. 

Tanto el Machine Learning como el Deep Learning pueden lograr un aprendizaje no supervisado, pueden procesar grandes cantidades de datos y reducir en gran parte el margen de error. En gran parte, ambas pueden ayudar a solucionar algunos problemas como la integración de datos empresariales, reducir errores humanos y realizar acciones preventivas. 

Ahora bien, vamos a las diferencias:

• En el Machine Learning somos nosotros quienes debemos extraer las características de los datos de entrada, para que el algoritmo pueda identificar los patrones. En el Deep Learning sus modelos ya lo hacen de forma automática. 
• El Deep Learning se construye en diversas capas que constituyen su modelo de redes neuronales artificiales y trata de generar un aprendizaje progresivo. El Machine Learning por su parte, utiliza árboles de decisión para analizar los datos, aprender de ellos y tomar decisiones.
• En el Machine Learning resulta necesario guiar al programa sobre algunas fases en su proceso de aprendizaje para que aprenda lo que nosotros queremos. En cambio, en el Deep Learning el algoritmo aprende por sí mismo con cada ingreso de información que le damos. Si se equivoca, aprende de ello y toma una ruta diferente para acertar la próxima vez.

¿Dónde se usa Deep Learning?

Como decíamos al comienzo, existen varias formas de aplicar el Deep Learning a la vida cotidiana y la investigación. Las más habituales son:

1. Reconocimiento de voz: solemos verlo diariamente en sistemas de asistencia como Siri, Google Home, Alexa, Google Assitant o Cortana. Aquí el algoritmo aplica lo que se conoce como Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP en inglés) para interpretar las frases o palabras de nuestro lenguaje.
2. Chatbots: estos sistemas se utilizan mucho en los servicios al cliente o páginas de asesoramiento. Los Chatbots también utilizan el lenguaje natural para aprender lo que el cliente busca y así generar respuestas adecuadas.
3. Motores de búsqueda web: Google y otros buscadores usan esta tecnología para personalizar los resultados y darle una mejor respuesta a cada usuario.

Mientras que otras más complejas se orientan hacia:

1. Medicina: es posible aplicar el Deep Learning en los diagnósticos médicos al utilizar el análisis predictivo para identificar patrones y así detectar cualquier enfermedad. También puede cumplir la misma función en la elección del tratamiento médico más adecuado para el paciente. 
2. Robots: este ejemplo es un poco alejado, pero actualmente se experimenta bastante con respecto a la imitación completa de las capacidades del ser humano. 
3. Detección de fraude: mediante un análisis predictivo se pueden detectar los posibles delitos fraudulentos, ahorrando grandes cantidades de dinero a las aseguradoras. 
4. Investigación: el Deep Learning también está resultando efectivo para investigar sobre distintos temas como la detección de armas, el análisis de sentimientos, la ecología, ingeniería y la industria del transporte. De hecho, como mencionamos en el artículo anterior, los coches Tesla aplican el Machine Learning y el Deep Learning para aprender a encontrar rutas seguras e identificar posibles riesgos. 

Importancia del Deep Learning

El DL está cambiando la forma de hacer las cosas en todo sentido: ya sea para usar nuestros celulares y buscar algo en internet, como ir al médico y ser revisado por una Inteligencia Artificial que detecte todos nuestros síntomas y nos diagnostique. 

Cuando hablamos de que todos nuestros objetos están conectados, estamos hablando de lo que se conoce como el Internet de las cosas (Internet of Things en inglés). 

En detalle, el Internet de las cosas tiene que ver con los objetos físicos conectados a internet que cuentan con sensores, capacidad de procesamiento, software y otros tipos de tecnología para comunicarse con otros dispositivos similares. Por lo tanto, este tipo de red colectiva se hace cada vez más vital para la vida cotidiana, desde trabajar hasta escuchar música en el televisor a través del celular.

Existen múltiples opiniones sobre qué es Deep Learning en términos ontológicos y su impacto en el futuro. En el artículo «Deep learning for the internet of things: Potential benefits and use-cases» (2021) los investigadores Tausifa Jan Saleem Y Mohammad Ahsan Chishti argumentan sobre los beneficios de la aplicación del Machine Learning al Internet de las cosas en casos prácticos.

La enorme cantidad de sensores desplegados en Internet de las cosas (IoT) produce cantidades gigantescas de datos facilitando una amplia gama de aplicaciones. El Deep Learning (DL) jugaría, sin duda, un papel en la generación de inferencias valiosas de este volumen masivo de datos y, por lo tanto, ayudará a crear un IoT más inteligente.Tausifa Jan Saleem y  Mohammad Ahsan Chishti (2021).

De esta manera, todo lo que hacemos, creamos e investigamos estaría mucho más optimizado, gracias al Deep Learning y sus modelos de aprendizaje. Los autores mencionan, además, que son más precisos para modelar los comportamientos complejos de esos conjuntos de datos que produce el Internet de las cosas.

La razón detrás de esta exageración meticulosa de DL es la incompetencia de las técnicas tradicionales de aprendizaje automático para cumplir con los crecientes requisitos analíticos de los sistemas IoT. Los modelos DL son superiores a las técnicas tradicionales de aprendizaje automático…Tausifa Jan Saleem y  Mohammad Ahsan Chishti (2021).

Por último, describen y analizan algunas aplicaciones que ya estamos observando en la realidad, como las casas inteligentes, atención médica inteligente, red inteligente, fabricación inteligente, agricultura inteligente y transporte inteligente. 

Conclusión

Hemos visto qué es Deep Learning, sus aplicaciones, su diferenciación con otras ramas y su importancia para el futuro del internet de las cosas.

Como vimos, las tecnologías de aprendizaje automático, ya sean Machine o Deep Learning, empiezan por analizar grandes cantidades de datos y aprender a reconocer patrones en ellos.

Si te interesa aprender más sobre los datos y cómo los software aplican este tipo de inteligencia a sus modelos, puedes visitar la sección Analítica de Compara Software y encontrar artículos interesantes sobre ejemplos de base de datos o ejemplos de Big Data. 

Si, por otra parte, te interesa algún tipo de software de Base de datos para adentrarte en este mundo, visita el enlace donde encontrarás herramientas como MongoDB, AzureSQL Server, PostGreeSQL o MySQL Gestión Base de Datos.