¿Qué es el ‘deep learning’ y cuáles son sus aplicaciones?

Cuando hablamos de Deep Learning o redes neuronales artificiales, hablamos de Inteligencia artificial. Si queremos ser más concretos, es un tipo de algoritmos de aprendizaje automático estructurado o jerárquico, donde se toman modelos existentes a la hora de predecir el futuro con los datos que disponemos.

El proceso de predicción

Este proceso predictivo se hace gracias al aprendizaje, no con reglas que se hayan programado de forma previa. Casi siempre ha estado ligado al procesamiento de texto, voz, imagen y vídeo. Para el ML (Machine Learning) se utilizan una serie de capas de unidades de procesamiento no lineales para extraer y transformar las características.

Cada una de las capas utiliza como input el resultado o output de la capa anterior. Los algoritmos pueden ser supervisados o no y los tipos de aplicaciones pueden ser análisis de patrones (aprendizaje no supervisado) y de clasificación (aprendizaje supervisado).

Aplicaciones de Deep Learning

El aprendizaje profundo y los modelos predictivos jerárquicos han sido más utilizados en el área de los diagnósticos médicos y en análisis predictivos en los mercados financieros, pero han ido cada vez adquiriendo más peso en el resto de los sectores como componentes esenciales para detectar el fraude, sistemas de recomendación, predicción de churn, modelos de propensión, detección de anomalías o para auditoría de datos.

Un caso curioso es el de Google, donde su CEO reconoció no haber visto venir el movimiento de las «Machine Intelligence» ni el potencia, del que ahora es un componente fundamental de la mayoría de sus productos.

Entre ellas podríamos citar el reconocimiento de voz de Google Now, traducciones semánticas y no de forma literal de Google Translate, las Smart Replies de Gmail, buscar por conceptos en Google Photos, rutas recomendadas de Google Maps, etc.

El caso es que las compañías más importantes de Internet han acelerado la actualización de su oferta de servicios con varios grados de aprendizaje automáticos. que se pueden adquirir en modo nube (Cloud): caso de Google Cloud ML, Microsoft Cognitive Services, Intel Deep Learning, Amazon AI services.

Gigantes como Apple, Facebook o Baidu, han apostado bastante fuerte a la hora de tomar la iniciativa y no quedarse atrasados. Facebook ya ha formado a todos sus ingenieros en machine learning y lanzó un programa para llegar a convertirse en investigadores de Inteligencia Artificial a tiempo completo. Incluso Google lleva ya un tiempo dando clases internas a sus empleados para que manejen correctamente el deep learning.