{"id":16724,"date":"2019-06-27T08:55:08","date_gmt":"2019-06-27T14:55:08","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16724"},"modified":"2019-06-27T08:55:08","modified_gmt":"2019-06-27T14:55:08","slug":"que-es-el-deep-learning-la-tecnologia-clave-en-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/machine-learning\/que-es-el-deep-learning-la-tecnologia-clave-en-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Qu\u00e9 es el Deep Learning: la tecnolog\u00eda clave en la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Desde mediados del siglo XX y hasta relativamente poco tiempo, el terreno de la inteligencia artificial avanzada estaba exclusivamente limitado a los laboratorios m\u00e1s punteros o a los guionistas de pel\u00edculas de ciencia ficci\u00f3n como 2001 u obras literarias como las de Isaac Asimov.<\/p>\n

Sin embargo, el Big Data, es decir, la ingente cantidad de datos e informaci\u00f3n que manejamos en las redes virtuales, ha sido el gran propulsor del cambio. Por primera vez en la historia, necesitamos de una tecnolog\u00eda similar al pensamiento humano para poder procesar esos datos tan valiosos en diferentes contextos, como el empresarial, pero tambi\u00e9n en las administraciones p\u00fablicas o en el entorno sanitario. Y es que a poco que nos paremos a pensar, no hay sector que no pueda beneficiarse del an\u00e1lisis inteligente y automatizado de grandes cantidades de los datos en circulaci\u00f3n.<\/p>\n

Las organizaciones son conscientes de que existe la tecnolog\u00eda capaz de procesar todos los datos que tienen disponibles y que pueden hacerlo en tiempos bastante menores de lo que los har\u00eda cualquier equipo humano e incluso interpretarlos con gran exactitud, esta tecnolog\u00eda no es otra que la que la que se deriva de la inteligencia artificial.<\/p>\n

Una de las claves para lograr la inteligencia artificial avanzada est\u00e1 en el aprendizaje. Necesitamos que las m\u00e1quinas aprendan por s\u00ed solas para no tener que programar cientos de miles de reglas para que las m\u00e1quinas puedan interpretar las infinitas combinaciones de datos que se dan en la vida real. Por este motivo surge la necesidad de que las m\u00e1quinas puedan auto programarse y aprendan de su propia experiencia. Es lo que se conoce como Machine Leaning o aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

Para prepararse para este futuro que ya podemos vislumbrar, necesitamos mano de obra cualificada y especializada en las disciplinas que estamos contemplando a lo largo de este art\u00edculo, con un master inteligencia artificial, un\u00a0<\/span>master deep learning\u00a0<\/span>y un\u00a0<\/span>master machine learning<\/strong>\u00a0<\/span>que nos permitan adquirir una formaci\u00f3n completa de las herramientas del Aprendizaje Profundo para una mejor gesti\u00f3n y toma de decisiones dentro de los negocios y organizaciones empresariales. Con esta preparaci\u00f3n, podremos situarnos en una posici\u00f3n privilegiada dentro de las empresas de cualquier sector, e incluso en las administraciones p\u00fablicas.<\/p>\n

Deep Learning: la aproximaci\u00f3n a la percepci\u00f3n humana<\/p>\n

El futuro de aprendizaje autom\u00e1tico pasa por ser un aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos sean capaces de aprender sin intervenci\u00f3n de los humanos, por lo que ser\u00e1 necesario que ellos mismo saquen conclusiones acerca de la sem\u00e1ntica de los datos para poder interpretarlos. Esta disciplina est\u00e1 en pleno auge y no dejan de aparecer avances y mejoras que nos acerquen cada vez m\u00e1s a ese Deep Learning, que ser\u00eda la forma de aprendizaje m\u00e1s parecida a la propia percepci\u00f3n humana.<\/p>\n

Esta aproximaci\u00f3n es posible gracias al estudio profundo del propio funcionamiento del sistema nervioso humano. Nuestro enc\u00e9falo tiene una microarquitectura de gran complejidad, con n\u00facleos y \u00e1reas diferenciados que est\u00e1n especializadas para tareas espec\u00edficas.<\/p>\n

Los modelos computacionales de Deep Learning tratan de imitar esas caracter\u00edsticas arquitecturales del sistema nervioso, para que dentro de un mismo sistema global existan unidades especializadas en buscar determinadas caracter\u00edsticas que se encuentran encerradas en los datos.<\/p>\n

El valor de la informaci\u00f3n<\/p>\n

Vivimos en la era de la fiebre de los datos y ahora necesitamos dar un paso m\u00e1s y llegar a los sistemas autom\u00e1ticos capaces de comprender esos datos, la de adquirir conocimiento y extraerles valor. Es el siguiente paso l\u00f3gico y que sigue el patr\u00f3n del funcionamiento de los procesos mentales que realizamos los humanos: primero accedemos a los datos, despu\u00e9s los interpretamos y, en base a esa interpretaci\u00f3n, tomamos decisiones inteligentes.<\/p>\n

El principal problema que nos lleva a tener que crear una inteligencia artificial que haga este trabajo por nosotros es que los datos a manejar e interpretar son gigabytes, terabytes o incluso petabytes, y los tiempos de respuesta para tomar decisiones son de milisegundos. En este contexto, los humanos hemos perdido la batalla y necesitamos ser capaces de crear la tecnolog\u00eda que lo haga por nosotros si queremos sacarle todo su valor al Big Data.<\/p>\n

En otras palabras, lo que esta sociedad de la informaci\u00f3n demanda son sistemas cognitivos artificiales que tomen decisiones acertadas por nosotros, que lleven a cabo procesos cognitivos que hasta el momento solo pod\u00edan hacer los humanos, pero en vol\u00famenes mucho mayores.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda, las estrategias de marketing dependen en gran medida de que las m\u00e1quinas realicen un buen trabajo en la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n de los datos de forma autom\u00e1tica, desde leer en contenido de p\u00e1ginas webs o blogs, reconocer rostros de fotos que aparecen en redes sociales e incluso interpretar sentimientos en base al tono de voz dentro de una conversaci\u00f3n telef\u00f3nica. El sector empresarial e industrial es plenamente consciente de todo el valor que se encuentra encerrado en esos millones de datos y, al igual que en otros tiempos se viviese la fiebre del oro, ahora estamos viviendo una aut\u00e9ntica fiebre de datos.<\/p>\n

\u00bfY t\u00fa? \u00bfEst\u00e1s preparado para ser el protagonista de estos cambios? Entra en el enlace que hemos dejado para ti e inf\u00f3rmate de c\u00f3mo puedes formar parte del apasionante mundo futuro del Deep Learning.<\/p>\n

Fuente: El Correo de Madrid<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Desde mediados del siglo XX y hasta relativamente poco tiempo, el terreno de la inteligencia artificial avanzada estaba exclusivamente limitado a los laboratorios m\u00e1s punteros o a los guionistas de pel\u00edculas de ciencia ficci\u00f3n como 2001 u obras literarias como las de Isaac Asimov.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":16725,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[409],"tags":[],"class_list":["post-16724","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-machine-learning"],"yoast_head":"\nQu\u00e9 es el Deep Learning: la tecnolog\u00eda clave en la inteligencia artificial - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/machine-learning\/que-es-el-deep-learning-la-tecnologia-clave-en-la-inteligencia-artificial\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Qu\u00e9 es el Deep Learning: la tecnolog\u00eda clave en la inteligencia artificial - 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