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aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto de aprendizaje automático que procesa datos y crea patrones para usar en la toma de decisiones. Las técnicas de aprendizaje profundo enseñan a las máquinas a realizar tareas que de otro modo requerirían inteligencia humana para completarse.

Redes neuronales, aprendizaje automático, datos y algoritmos complejos

El aprendizaje profundo abarca varias tecnologías, incluida la artificial de múltiples capas red neuronal arquitecturas para ofrecer detección de objetos, reconocimiento de voz y traducción de idiomas precisos. La estructura de una red neuronal se asemeja a la estructura en red de las neuronas en el cerebro, con capas de nodos conectados que pueden aprender de los datos y ser entrenados para reconocer patrones, clasificar datos y predecir eventos.



Los modelos de aprendizaje profundo utilizan el aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial (IA) donde las máquinas pueden aprender por experiencia sin la participación humana. El aprendizaje profundo también utiliza complejos algoritmos, inspirado en el cerebro humano y cómo funciona, para aprender de grandes cantidades de datos etiquetados.

Grandes conjuntos de datos y arquitectura de redes neuronales es la forma en que los modelos de aprendizaje profundo aprenden directamente de los datos sin la necesidad de extracción manual. La tecnología de aprendizaje profundo está evolucionando rápidamente, en gran parte debido a la asombrosa cantidad de datos que generamos todos los días. Las redes de aprendizaje profundo continúan mejorando a medida que aumenta el tamaño de sus datos.

El aumento de los recursos de datos y los avances en potencia informática que benefician a los algoritmos de aprendizaje profundo han ayudado a evolucionar esta tecnología rápidamente.

Ejemplos de aprendizaje profundo

Hoy en día, la investigación de aprendizaje profundo es una fuerza impulsora detrás de muchas de las tecnologías que usamos todos los días, desde las funciones de control por voz que se encuentran en nuestros dispositivos inteligentes hasta los autos sin conductor. A menudo, los beneficios para el usuario final están tan integrados en los dispositivos que es posible que las personas ni siquiera se den cuenta de que los algoritmos de aprendizaje profundo y la inteligencia artificial están profundamente integrados en muchos de los servicios y aplicaciones en línea que usamos todos los días.

que significa señal

Tanto Netflix como Amazon utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para sugerir productos y programas a tch, asistentes virtuales inteligentes (Alexa, Bixby, Cortana, Asistente de Google or Siri) usan el aprendizaje profundo para comprender el habla y el lenguaje que usan los humanos cuando interactúan con ellos. Otros ejemplos de aprendizaje profundo incluyen la coloración de imágenes en blanco y negro, vehículos autónomos, traductores, reconocimiento facial, clasificación y diagnósticos de enfermedades médicas.