El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en la inteligencia artificial (IA) que cuenta con redes capaces de aprender sin supervisión a partir de datos no estructurados o no etiquetados. También se conoce como aprendizaje neural profundo o red neural profunda (DNN).
Una red de aprendizaje profundo se entrena presentándole un conjunto de datos de entrenamiento, que contiene un conjunto de vectores de entrada y los correspondientes vectores objetivo. Los datos de entrenamiento se dividen normalmente en un conjunto de entrenamiento, que se utiliza para entrenar la red, y un conjunto de validación, que se utiliza para evaluar el rendimiento de la red.
La red se entrena utilizando un algoritmo de entrenamiento, que normalmente implica el descenso de gradiente estocástico. El algoritmo de entrenamiento altera los pesos y los sesgos de la red para minimizar el error entre la salida de la red y el vector objetivo.
El rendimiento de la red suele evaluarse mediante una función de pérdida, que mide la diferencia entre la salida de la red y el vector objetivo. El proceso de entrenamiento se detiene normalmente cuando la función de pérdida ha alcanzado un mínimo.
Las redes de aprendizaje profundo suelen estar compuestas por múltiples capas, cada una de las cuales transforma el vector de entrada en un espacio de mayor dimensión. La última capa de la red suele ser una capa softmax, que produce una distribución de probabilidad sobre el conjunto de posibles vectores de salida.
¿Por qué se llama aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un proceso que consiste en enseñar a los ordenadores a aprender de los datos, sin necesidad de programarlos explícitamente. Esto se hace proporcionando al ordenador un conjunto de datos de entrenamiento, que es un conjunto de datos que incluye las respuestas correctas. A continuación, el ordenador utiliza un algoritmo de aprendizaje para aprender de los datos de entrenamiento, y luego es capaz de aplicar ese conocimiento a nuevos datos.
El término "aprendizaje automático" fue acuñado en 1959 por Arthur Samuel, un informático estadounidense.
¿Qué es el aprendizaje automático en términos técnicos?
El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que se ocupa del diseño y el desarrollo de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos. Estos algoritmos se utilizan para construir modelos que pueden ser utilizados para hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programados explícitamente para ello.
¿Qué es el aprendizaje profundo en Python?
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se ocupa del aprendizaje de la representación de los datos, normalmente en forma de redes neuronales artificiales, para poder realizar tareas como la clasificación, la predicción y la optimización.
El aprendizaje profundo es un área relativamente nueva del aprendizaje automático y ha sido posible gracias a los avances en la potencia de cálculo y los algoritmos. Es particularmente adecuado para tareas que son difíciles para los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
¿Qué es el aprendizaje automático en términos técnicos?
El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que se ocupa del diseño y el desarrollo de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos. Así, los algoritmos pueden ser utilizados para hacer predicciones y tomar decisiones que no están explícitamente programadas.
¿Por qué es importante el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se ocupa de los algoritmos inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro llamados redes neuronales artificiales. Las redes neuronales son una serie de algoritmos que imitan el funcionamiento del cerebro en el procesamiento de datos y la creación de patrones para su uso en la toma de decisiones. Los algoritmos de aprendizaje profundo llevan esto un paso más allá al hacer uso de una red neuronal profunda, que es una red neuronal con un gran número de capas ocultas.
El aprendizaje profundo es importante porque es una herramienta potencialmente poderosa para resolver problemas que son difíciles o imposibles para los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. En particular, los algoritmos de aprendizaje profundo son muy adecuados para tareas que requieren que la máquina aprenda de datos complejos, como imágenes o vídeos.