¿Qué es deep learning?

¿Qué es el Deep Learning?

Deep Learning es el pilar sobre el que se cimienta gran parte de la inteligencia artificial moderna. Es un subcampo del Machine Learning que se centra en las redes neuronales. Su principal fortaleza radica en la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos y capas complejas, permitiendo obtener resultados mucho más afinados. Esta técnica se utiliza para diversas aplicaciones, como análisis de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

¿En qué se diferencian Machine Learning y Deep Learning?

La diferencia principal radica en cómo abordan el procesamiento de datos y la toma de decisiones:

1. Machine Learning:

   • Se sirve de técnicas de ingeniería de características o feature engineering.
   • El modelo se basa en el conocimiento de los datos y del negocio para realizar minería de datos.
   • Procesos como tokenización y vectorización son comunes, añadiendo complejidad al sistema.

2. Deep Learning:

   • Omite la ingeniería de características manual.
   • Las redes neuronales automatizan el proceso de feature engineering.
   • Funciona como una "caja negra", donde el proceso interno es opaco pero efectivo.

¿Cuáles son los problemas comunes del Deep Learning?

El Deep Learning enfrenta dos grandes desafíos:

• Overfitting: Se produce cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, comprometiendo su capacidad de generalización. En Deep Learning, debido a las múltiples capas y la especificidad de la información lograda, el riesgo de overfitting es alto.

• Cajas negras: La complejidad matemática de las redes neuronales las hace difíciles de interpretar. No es sencillo rastrear el por qué de ciertas decisiones, planteando un dilema ético sobre el uso de sistemas que no podemos explicar del todo.

¿Cómo funciona una red neuronal en el Deep Learning?

Vamos a detallar el proceso utilizando un ejemplo clásico: la clasificación de dígitos escritos a mano.

1. Entrada de datos: Empieza con un dígito, por ejemplo, el número 3 escrito a mano.
2. Capas de procesamiento: El dígito pasa a través de varias capas de neuronas. Cada capa extrae características más específicas del dibujo original.
3. Filtro de información: Las capas podrían enfocarse en bordes o formas específicas, refinando la información hacia resultados más precisos.
4. Clasificación vectorial: Al final, la representación del dígito se convierte en un espacio vectorial que permite identificarlo con alta probabilidad.

Este flujo de procesamiento se denomina "aprendizaje profundo" porque, a medida que más capas de redes son añadidas, la precisión mejora significativamente.

¿Cómo se está avanzando para desmitificar las cajas negras del Deep Learning?

Aunque las redes neuronales son intrínsecamente complejas, la comunidad científica está realizando esfuerzos significativos para desentrañar su funcionamiento interno. Por ejemplo, en las redes convolucionales utilizadas para el análisis de imágenes, se ha logrado visualizar cómo se manipulan y enfocan las capas en los elementos visuales. Sin embargo, sigue siendo un campo en evolución, que busca aclararse cada día más para asegurar su uso responsable y ético.

Con estas bases del Deep Learning, estás listo para afrontar desafíos más avanzados en la construcción de redes neuronales utilizando herramientas como Keras. ¡No pierdas la oportunidad de poner en práctica estos conocimientos y sumérgete aún más en el mundo apasionante de las redes neuronales!