Qué es el deep learning y para qué sirve

El deep learning es una herramienta poderosa para abordar problemas complejos. Ha transformado muchas áreas de la ciencia y la industria gracias a su capacidad para aprender representaciones ricas y jerárquicas de datos.

Para trabajar en este campo se necesitan conocimientos avanzados de matemáticas, estadística y programación, como los que se enseñan en el Máster en Data Science de la Universidad Europea a través de estudios universitarios especializados.

¿Qué es el deep learning?

El deep learning, o aprendizaje profundo, es una subdisciplina del machine learning (aprendizaje supervisado y no supervisado). Utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para modelar y entender patrones complejos en los datos. Este enfoque se inspira en la estructura y funcionamiento del cerebro humano.

La capacidad del deep learning para manejar datos complejos y no estructurados ha abierto nuevas oportunidades y ha mejorado significativamente la eficiencia y precisión en múltiples aplicaciones.

Para qué sirve el deep learning: aplicaciones

El deep learning proporciona herramientas avanzadas para el análisis y la toma de decisiones. A continuación, detallamos algunas de sus aplicaciones más destacadas, ejemplos de machine learning en su versión más compleja.

• Visión por computadora: el deep learning ha mejorado significativamente el reconocimiento de imágenes y objetos. Esta tecnología se utiliza, por ejemplo, en sistemas de seguridad para identificar intrusos mediante cámaras y también para desarrollar vehículos autónomos.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): permite el desarrollo de chatbots y sistemas de traducción automática más precisos. Además, se emplea para entender mejor las opiniones expresadas en redes sociales y reseñas de productos.
• Reconocimiento de voz: asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan deep learning. También se utiliza en centros de atención al cliente para automatizar respuestas.
• Automatización y robótica: gracias a esta tecnología, los robots industriales pueden aprender a ensamblar productos con precisión a partir de datos visuales y táctiles.
• Medicina: se aplican modelos de deep learning en el diagnóstico y pronóstico de enfermedades, lo que ayuda a personalizar tratamientos.
• Generación de contenidos: las redes generativas antagónicas (GAN) pueden generar imágenes, videos y música realistas.
• Finanzas: en el sector financiero, el deep learning se utiliza para la detección de fraudes y el análisis de riesgos.

¿Cómo funciona el deep learning?

El deep learning usa redes de nodos (neuronas) interconectadas para procesar y transformar datos con los que obtener características y predicciones. Para entender cómo funciona, tenemos que fijarnos en cada una de sus partes.

Arquitectura de redes neuronales

Las redes neuronales se componen de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. La capa de entrada recibe los datos, la capa oculta realiza transformaciones y cálculos y la capa de salida proporciona la predicción final. Cada conexión entre neuronas tiene un peso que se ajusta durante el proceso de entrenamiento.

Proceso de entrenamiento

El entrenamiento de una red neuronal implica ajustar los pesos de las conexiones para minimizar el error entre las predicciones del modelo y los valores reales. Este proceso se realiza en varias etapas:

1. Propagación hacia adelante (forward propagation): los datos de entrada se pasan a través de la red, capa por capa. Cada neurona realiza una operación matemática (normalmente una suma ponderada seguida de una función de activación) y pasa el resultado a la siguiente capa.
2. Cálculo del error: al llegar a la capa de salida, el modelo genera una predicción. Esta predicción se compara con el valor real utilizando una función de pérdida (o costo), que cuantifica el error del modelo.
3. Propagación hacia atrás (backpropagation): el error calculado se propaga hacia atrás a través de la red, ajustando los pesos de las conexiones para reducir el error. Este ajuste se realiza utilizando un algoritmo de optimización, como el descenso por gradiente, que actualiza los pesos en la dirección que minimiza la función de pérdida.
4. Iteración y convergencia: los pasos de propagación hacia adelante y hacia atrás se repiten durante muchas iteraciones (épocas) hasta que el error del modelo alcanza un nivel aceptable o deja de disminuir significativamente.

Funciones de activación

Las funciones de activación introducen no linealidades en la red, permitiendo que aprenda y represente relaciones complejas. Algunas funciones de activación comunes incluyen la función sigmoide, la tangente hiperbólica (tanh) y la ReLU (Unidad Lineal Rectificada).

Regularización y optimización

Para evitar el sobreajuste (overfitting) y mejorar el rendimiento del modelo, se utilizan técnicas de regularización como la caída de neuronas (dropout) y la regularización L2. Además, los algoritmos de optimización, como Adam y RMSprop, ajustan los pesos de manera eficiente durante el entrenamiento.

Qué necesitas para ser un profesional del deep learning

El trabajo con tecnologías de deep learning es una de las labores que hace un data scientist. Si quieres trabajar en este campo, necesitas una combinación de formación académica, habilidades técnicas y blandas.

• Formación académica: necesitarás un Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o campos relacionados. También es recomendable contar con un Máster en Inteligencia Artificial online como el de la Universidad Europea.
• Habilidades técnicas: es imprescindible contar con conocimientos avanzados de álgebra lineal, cálculo, optimización, y teoría de la probabilidad. Debes manejar herramientas de manipulación de datos como SQL y NoSQL, y frameworks como TensorFlow y Keras. También dominar lenguajes de programación como Python, R o Julia. 
• Habilidades blandas: es muy recomendable contar con capacidades de comunicación, pensamiento crítico y resolución de problemas.

El deep learning está transformando el mundo de la tecnología. Permite que las máquinas aprendan y realicen tareas de forma autónoma y da acceso a un nuevo mundo de posibilidades, todavía sin explorar, en el campo de la inteligencia artificial. Si quieres dedicarte a este sector en constante evolución, necesitarás una sólida preparación técnica y voluntad para seguir aprendiendo continuamente. 

Si estas interesado en este campo, la Universidad Europea ofrece una gran variedad de titulaciones de especialización con sus Bootcamps de Empresa y Tecnología donde puedes encontrar entre otros el Máster en Big Data en Madrid o su modalidad online.