¿Qué es deep learning?

El castillo de la inteligencia artificial se compone de muchos componentes, incluido el deep learning, una disciplina que intenta emular el comportamiento humano. La traducción literal es aprendizaje profundo, y es una subcategoría del machine learning que, sin embargo, implica algo mucho más amplio que el simple aprendizaje automático de múltiples niveles. Intentemos entender qué es el deep learning, cómo funciona y qué tipo de aplicaciones puede tener.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo indica esa rama de la inteligencia artificial que hace referencia a algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro, las llamadas redes neuronales artificiales. Estos algoritmos están diseñados para imitar el cerebro humano, deben entrenarse utilizando grandes conjuntos de datos para que aprendan patrones (incluso los complejos) y puedan generar predicciones precisas.

Por tanto, un concepto clave para entender qué es el deep learning es el de red neuronal artificial, un sistema que utiliza algoritmos para reconocer relaciones entre datos tal como lo haría un cerebro humano al evaluar y crear relaciones con el entorno. En otras palabras, así como nuestro cerebro también es responsable de comprender el entorno y sus cambios proporcionando respuestas adecuadas a necesidades contingentes, las redes neuronales artificiales utilizan conjuntos de datos para derivar rasgos de identificación.

Desde un punto de vista científico, se podría decir que el deep learning representa el aprendizaje de las máquinas mediante el procesamiento de datos aprendidos utilizando algoritmos informáticos principalmente estadísticos.

¿Cómo funciona el deep learning?

Una vez entendido qué es el deep learning, intentemos ver cómo funciona. Alejándonos de los aspectos técnico-tecnológicos, debemos pensar en el aprendizaje profundo como una línea de montaje donde un brazo mecánico procesa un producto que ya ha sido procesado por el brazo anterior y lo entrega al brazo siguiente. Por ejemplo, un brazo da forma a un tornillo que el siguiente brazo enrosca antes de pasarlo al siguiente brazo a lo largo de la misma línea de montaje. El producto final, un tornillo de precisión, es el resultado de todos los pasos de producción.

Del mismo modo, el deep learning extrapola la información de los datos con los que se alimenta, analizándolos y clasificándolos, llegando al punto de encontrar modelos (patrones) entre los propios datos. Finalmente, el aprendizaje profundo se puede resumir como una disciplina mediante la cual un sistema aprende a realizar tareas complejas gracias al análisis de grandes cantidades de datos.

¿Para qué sirve el deep learning?

Aplicando el deep learning obtendremos por tanto una máquina capaz de clasificar datos de forma autónoma y estructurarlos jerárquicamente, encontrando los más relevantes y útiles para resolver un problema (exactamente como lo hace la mente humana), mejorando su rendimiento con el aprendizaje continuo. Dicho esto, está claro que no basta con entender qué es el aprendizaje profundo para saber aplicarlo.

Como se puede imaginar, el potencial es mucho y se trata por tanto de un sector de gran importancia estratégica para el que se requieren profesionales formados en Ciencia de Datos y que hayan cursado, por ejemplo, un Máster en Big Data & Analytics, pero también un más genérico Master en Management STEM, que se completará luego con experiencias de campo.

Las redes de aprendizaje profundo tienen muchas ventajas, pero también algunas desventajas. Entre las ventajas encontramos:

• Se adaptan fácilmente a cualquier situación. Se pueden utilizar tanto para tareas relativamente sencillas (clasificar información) como para tareas complejas.
• Si están adecuadamente entrenadas (por lo tanto, con muchos datos), brindan resultados de manera rápida y confiable.

Entre las principales desventajas:

• Están sujetas al fenómeno comúnmente llamado de la ‘caja negra’, es decir, no se sabe por qué ni cómo una red neuronal decide arrojar un determinado resultado. Por ejemplo, cuando una red neuronal se enfrenta a la fotografía de un gato y afirma que es una gaviota, resulta difícil entender cómo y por qué llegó a esta clasificación.
• Los modelos de redes neuronales del deep learning requieren muchos más datos que los modelos de machine learning. Por ejemplo, para que una red neuronal reconozca la imagen de un reloj en la muñeca de un hombre, antes debe reconocer un reloj de pulsera, un brazo, un hombre y luego un reloj de pulsera en el brazo de un hombre.

Ejemplos de deep learning

A pesar de estos problemas, los sistemas de aprendizaje profundo han dado grandes e importantes pasos evolutivos y han mejorado mucho en los últimos años, debido a la enorme cantidad de datos disponibles pero, sobre todo, a la disponibilidad de infraestructuras de ultra rendimiento (CPU y GPU en particular).

En el contexto de la investigación sobre inteligencia artificial, el machine learning ha disfrutado de un éxito considerable en los últimos años, permitiendo a los ordenadores superar o acercarse al desempeño humano en áreas que van desde el reconocimiento facial hasta el habla y el lenguaje. El deep learning, sin embargo, permite a los ordenadores ir un paso más allá en la solución de problemas complejos como los referentes a la computación cuántica.

Dicho esto, el aprendizaje profundo ya está entre nosotros. El reconocimiento de lenguaje natural, comúnmente utilizado en los programas de reconocimiento y síntesis de voz para chatbots y robots de servicios, quizás sea la representación más común de aplicación del deep learning ya al alcance de todos. 

Sin embargo, sin ser expertos en tecnología, ya es posible enumerar varios casos de uso para entender mejor para qué sirve el deep learning, entre estos:

• la computer vision para vehículos sin conductor;
• drones robóticos utilizados para la entrega de paquetes o asistencia de emergencia (por ejemplo, para la entrega de alimentos o medicamentos en zonas de crisis);
• reconocimiento facial para la vigilancia;
• reconocimiento de imágenes para diagnósticos, radiológicos o para la identificación de secuencias genéticas o moléculas farmacéuticas;
• se emplea en las disciplinas científicas en general, de la medicina a la astronomía y la investigación;
• sistemas de análisis para el mantenimiento predictivo de una infraestructura o planta mediante el análisis de datos de sensores IoT;
• en la traducción automática;
• en análisis de sentimiento, una herramienta utilizada para comprender lo que piensa la opinión pública sobre un producto o servicio, por ejemplo escaneando reseñas en línea escritas por clientes.
• en generación de texto, característica típica de Chat GPT, Bert y productos similares;
• en la producción cinematográfica;
• en las llamadas fábricas inteligentes.