¿Qué es el Aprendizaje Profundo?

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se basa en el análisis de numerosas muestras para desarrollar conocimientos, muy parecido a la forma en que los humanos aprendemos. Por ejemplo, al enseñar a un niño pequeño a identificar un pájaro, se le muestran diversas imágenes de diferentes especies. Con el tiempo, el niño sería capaz de reconocer a los pájaros, aunque no todos tengan un aspecto similar.

Este método utiliza redes neuronales de múltiples capas. Para procesar la información que reciben, como pueden ser imágenes, estas redes trasladan los datos a través de nodos interconectados, comenzando desde la capa de entrada. A medida que la información pasa por cada capa, cada nodo lleva a cabo operaciones matemáticas simples antes de transmitir la información a los otros nodos. Este proceso se repite hasta que los datos llegan a la capa de salida.

Entre la capa de entrada y la de salida, se encuentran las capas ocultas, que son la característica diferenciadora de las redes neuronales profundas. Mientras que una red neuronal básica puede tener una o dos capas ocultas, un modelo de aprendizaje profundo podría contar con decenas o incluso cientos de ellas. El aumento en la cantidad de capas y nodos mejora la precisión de la red. Por ejemplo, si una red está diseñada para reconocer imágenes de aves, contar con más capas le permite realizar distinciones más finas, no solo entre un cuervo y una gallina, sino también entre un cuervo y un águila.

Sukh Sohal, consultor senior en Affinity Reply, indica que los modelos de aprendizaje profundo son muy eficaces para identificar patrones, ya que procesan la información en capas. Cada una de estas capas se enfoca en diferentes aspectos de los datos, desde características simples como los bordes de una imagen hasta estructuras más complejas, como los objetos. Esta metodología permite al modelo identificar patrones en datos sin procesar y no estructurados sin necesidad de intervención manual, lo que resulta particularmente útil en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de voz y la comprensión del lenguaje natural.

Entre las ventajas del aprendizaje profundo se destaca su capacidad para descubrir percepciones ocultas y relaciones dentro de datos complejos que no eran evidentes previamente. Los modelos actuales son capaces de analizar grandes volúmenes de información gracias a varias características:

• Capacidad de procesar diversos tipos de datos: Estos sistemas pueden manejar tanto datos estructurados como no estructurados, analizando publicaciones en redes sociales, por ejemplo, para obtener información del cliente.
• Escalabilidad de los datos: Los modelos de aprendizaje profundo tienden a mejorar su rendimiento conforme aumenta el volumen de datos, a diferencia de algunos algoritmos tradicionales que podrían estancarse.
• Descubrimiento de patrones: Pueden analizar grandes cantidades de información para desvelar patrones complejos.
• Ingeniería de características: Ahorran tiempo ya que no requieren que humanos extraigan características de los datos.
• Eficiencia: Al estar debidamente entrenados, ejecutan tareas mucho más rápido que un humano.

El funcionamiento de un modelo de aprendizaje profundo involucra múltiples capas de nodos interconectados, donde cada capa refina sus predicciones y clasificaciones. Cada nodo toma datos de la capa anterior, los procesa y los envía a la siguiente. Este proceso, conocido como propagación hacia adelante, transforma los datos a través de operaciones matemáticas complejas. Se aplican funciones de activación para realizar transformaciones no lineales y generar un modelo estadístico como resultado.

Sin embargo, antes de que estos modelos sean utilizados, deben ser entrenados para reconocer patrones en los datos. Aquí es donde entra en juego el concepto de retropropagación. Al realizar una predicción, se calcula la diferencia entre el resultado esperado y el valor real, conocido como el error. Este error se propaga hacia atrás a través de la red para ajustar los pesos y parámetros del modelo, mejorando así su precisión con cada iteración.

A diferencia de los modelos tradicionales que requieren supervisión humana para la extracción de características, en el aprendizaje profundo, el sistema aprende a definir su propio conjunto de características a través de un proceso de aprendizaje no supervisado. Por ejemplo, un modelo se alimenta con datos de entrenamiento que incluyen imágenes de gatos y otros animales, permitiéndole definir sus propias características y mejorar continuamente su capacidad de identificación.

Los usos del aprendizaje profundo son numerosos y abarcan tareas que van de la analítica de grandes datos a la traducción de idiomas, pasando por la imagen médica y la predicción de precios de acciones. Asistentes digitales como Siri, Cortana y Alexa son ejemplos notables de esta tecnología, permitiendo interacciones basadas en procesamiento natural del lenguaje. Además, en sectores como la manufactura, puede monitorizar procesos y detectar anomalías, optimizando la calidad y eficiencia operativa.

En el ámbito financiero, se emplea para desarrollar estrategias de trading, predecir precios de acciones y detectar fraudes. También está comenzando a tener un impacto notable en el sector salud, donde puede ayudar a prever enfermedades y a desarrollar mejores diagnósticos y tratamientos. A medida que se descubren nuevas aplicaciones, el aprendizaje profundo continúa transformando diversas industrias, incluyendo la agricultura, donde se utiliza para identificar enfermedades en cultivos y mejorar rendimientos.