Que es el deep learning

qué es el aprendizaje profundo en la educación

Aprendizaje profundo – Visión general, ejemplos prácticos, algoritmos popularesEl campo de la IA es algo en lo que las máquinas pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Abarca el aprendizaje automático, en el que las máquinas pueden aprender por experiencia y adquirir habilidades sin ninguna participación humana.
En el aprendizaje profundo, un algoritmo informático aprende a realizar tareas de clasificación directamente sobre datos complejos en forma de imágenes, texto o sonido. Estos algoritmos pueden lograr una precisión de vanguardia (SOTA), e incluso a veces superar el rendimiento de los humanos. Se entrenan con el gran conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales, que implican muchas capas. Además;
Para entender los escenarios de las carreteras, el funcionamiento de las señales, los peatones, los significados de las diferentes señales, los límites de velocidad y muchas más situaciones como éstas, se necesita una gran cantidad de datos reales.
Todas las aplicaciones de compra como Amazon y Myntra y las aplicaciones de entretenimiento como Amazon Prime y Netflix almacenan sus datos y hábitos de compra para mostrar las sugerencias para futuras compras y visionados.

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El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, que consiste esencialmente en una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan simular el comportamiento del cerebro humano -aunque están lejos de igualar su capacidad- permitiéndole “aprender” de grandes cantidades de datos. Aunque una red neuronal con una sola capa puede hacer predicciones aproximadas, las capas ocultas adicionales pueden ayudar a optimizar y refinar la precisión.
El aprendizaje profundo impulsa muchas aplicaciones y servicios de inteligencia artificial (IA) que mejoran la automatización, realizando tareas analíticas y físicas sin intervención humana. La tecnología de aprendizaje profundo está detrás de los productos y servicios cotidianos (como los asistentes digitales, los mandos de televisión con voz y la detección de fraudes con tarjetas de crédito), así como de las tecnologías emergentes (como los coches autoconducidos).
Si el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, ¿en qué se diferencian? El aprendizaje profundo se distingue del aprendizaje automático clásico por el tipo de datos con los que trabaja y los métodos con los que aprende.

¿qué es el aprendizaje profundo y qué utilidad tiene?

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, que consiste esencialmente en una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan simular el comportamiento del cerebro humano -aunque están lejos de igualar su capacidad- permitiéndole “aprender” de grandes cantidades de datos. Aunque una red neuronal con una sola capa puede hacer predicciones aproximadas, las capas ocultas adicionales pueden ayudar a optimizar y refinar la precisión.
El aprendizaje profundo impulsa muchas aplicaciones y servicios de inteligencia artificial (IA) que mejoran la automatización, realizando tareas analíticas y físicas sin intervención humana. La tecnología de aprendizaje profundo está detrás de los productos y servicios cotidianos (como los asistentes digitales, los mandos de televisión con voz y la detección de fraudes con tarjetas de crédito), así como de las tecnologías emergentes (como los coches autoconducidos).
Si el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, ¿en qué se diferencian? El aprendizaje profundo se distingue del aprendizaje automático clásico por el tipo de datos con los que trabaja y los métodos con los que aprende.

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La inteligencia artificial es el futuro. La inteligencia artificial es ciencia ficción. La inteligencia artificial ya forma parte de nuestra vida cotidiana. Todas esas afirmaciones son ciertas, sólo que depende del tipo de IA al que se refiera.
La forma más fácil de pensar en su relación es visualizarlas como círculos concéntricos con la IA -la idea que surgió primero- la más grande, luego el aprendizaje automático -que floreció más tarde- y finalmente el aprendizaje profundo -que está impulsando la explosión de la IA de hoy- encajando dentro de ambos.
La IA ha formado parte de nuestra imaginación y se ha cocinado a fuego lento en los laboratorios de investigación desde que un puñado de informáticos se reunió en torno al término en las Conferencias de Dartmouth en 1956 y dio origen al campo de la IA. En las décadas siguientes, la IA ha sido anunciada alternativamente como la clave del futuro más brillante de nuestra civilización, y arrojada al montón de basura de la tecnología como una noción descabellada de cabezas de hélice exageradas. Francamente, hasta 2012, era un poco de ambas cosas.
En los últimos años, la IA se ha disparado, especialmente desde 2015. Gran parte de ello tiene que ver con la amplia disponibilidad de GPUs que hacen que el procesamiento paralelo sea cada vez más rápido, más barato y más potente. También tiene que ver con el golpe simultáneo de un almacenamiento prácticamente infinito y una avalancha de datos de todo tipo (todo ese movimiento de Big Data): imágenes, texto, transacciones, datos cartográficos, lo que sea.