DeepLearning no se trata de hacer magia sino de identificar patrones. En pocas palabras se trata de automatizar el proceso de aprendizaje. 

Hoy en día las unidades de procesamiento han llegado a un nivel de complejidad que les permite imitar el funcionamiento del sistema nervioso de un ser vivo, para emular la capacidad de aprendizaje por capas que colaboran entre sí a fin de producir una respuesta a una determinada acción o estímulo del ambiente. Pero, en resumidas cuentas, lo que hacen dichas redes es: establecer una serie de subdivisiones denominadas “células”, que se activan ejecutando una acción de transferencia de información entre cada una de las capas, generando así una respuesta determinada. Ese es el principio básico (así suene un poco complejo) bajo el cual los sistemas, después de una serie de interacciones con el ambiente, empiezan a establecer un modelo matemático que les permite entender su entorno y aprender de él por medio de algo conocido como #DeepLearning (#AprendizajeProfundo). Todavía suena complicado, lo se; en palabras simples se refiere a sistemas que pueden aprender a representar numéricamente objetos y/o acciones del mundo real, por medio de las variaciones en las condiciones captadas a través de diversos sensores (micrófonos, cámaras y otros) para interpretar cosas como:
  • La proximidad de un ser humano a un auto que se maneja solo,
  • Una determinada acción que puede estar intentando ejecutar un ser humano al usar el sistema de entretenimiento de un automóvil, por medio de comandos de voz.
  • Los usuarios de Facebook cada vez que cargan una imagen, reciben del sistema la sugerencia de etiquetar a ciertas personas de acuerdo con los rostros que aparecen en la fotografía. Ese proceso, que suena tan simple, es el resultado de un concepto de “aprendizaje profundo” (en inglés “Deep Learning”) en integración con “Big Data” .
  • Los amantes de Netflix al inicio de la sesión y al terminar de ver una película, generalmente reciben una serie de sugerencias basadas en el análisis de las tendencias por perfil de usuario y sus relaciones, que también involucran en la ecuación “Deep Learning” + “Big Data”.
  • Identificar celular cancerígenas en un tejido humano.

Los ejemplos del video anterior muestran diferentes aplicaciones del #DeepLearning o Aprendizaje Profundo que, puede no ser perfectos pero, seguramente, van a ayudar a los humanos a automatizar y mejorar algunos procesos importantes para mejorar la calidad de vida.

Felipe Lizcano

About Felipe Lizcano

Una gran curiosidad siempre me ha llevado a investigar sobre la interacción entre el ser humano, las tecnologías y el ambiente. Todo ello de una manera muy ecléctica y desde la óptica de la “ usabilidad” que me ha dado mi formación académica de diseñador, la óptica administrativa que le ha traído a mi vida profesional una especialización en gerencia y la experiencia adquirida al trabajar en diversas compañías, en las cuales la tecnología han sido parte fundamental del núcleo del negocio. La vida me ha llevado a tomar varios retos en paralelo, entre los cuales se encuentra el de ser editor, parte del equipo de soporte tecnológico y Co-Fundador de TECHcetera.co. En Twitter me pueden encontrar como @pipeliz_tech (https://twitter.com/pipeliz_tech)

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