Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos ideados para el  aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos, como, por ejemplo, la visión por ordenador, la percepción de objetos, el reconocimiento del habla o el reconocimiento de señales de audio y música. Cada vez adquiere mayor relevancia en los campos más solicitados en informática, como la inteligencia artificial (IA).

Su funcionamiento se basa en las redes neuronales o sistema de programas y estructuras de datos que se asemejan al funcionamiento del cerebro humano. Se trata de un tipo de aprendizaje no supervisado; es decir, la máquina aprende y piensa por sí misma sin necesidad de intervención humana directa.

El aprendizaje profundo ha demostrado que tiene potencial como base para crear software capaz de determinar emociones o eventos descritos en un texto, incluso sin que sean citados explícitamente, reconocer objetos en fotografías y realizar sofisticadas predicciones acerca del probable futuro comportamiento de las personas.

El aprendizaje profundo promete muchos avances, haciendo que la construcción de automóviles sin conductor y la creación de mayordomos robóticos constituyan posibilidades reales.

Sistema de reconocimiento de voz  Siri. Imagen La Huella Digital

La capacidad de analizar conjuntos de datos masivos y de utilizar el aprendizaje profundo en sistemas informáticos que puedan adaptarse a la experiencia, en lugar de depender de un programador humano, conducirá a avances tecnológicos extraordinarios, que abarcan desde descubrimientos de medicamentos o el desarrollo de nuevos materiales hasta la creación de robots con un mayor nivel de consciencia acerca del mundo que los rodea. 

Referencias:

Bengio, Y. Courville, A. y Vincent, P. (2013), «Representation Learning: A Review and New Perspectives,» IEEE Trans. PAMI, special issue Learning Deep Architectures.

deeplearning.net, un portal en inglés con infinidad de recursos sobre deep learning.

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