¿Dónde se aplica el deep learning?

Grandes multinacionales tecnológicas como Facebook, Google o Microsoft son pioneras en el uso del Deep Learning en sus productos y servicios. Pero no son los únicos, ya que cada vez más sectores y más organizaciones públicas y privadas lo están utilizando. Estos son cuatro de los muchos ejemplos que podemos encontrar de aplicaciones de Deep Learning:

Sin duda, uno de los sitios que más mejoras ha introducido para sus usuarios es YouTube. Entre todas las opciones que facilitan la experiencia de consumo de videos, destaca la traducción automática. Antes de la introducción de esta opción, los videos grabados en otros idiomas no podían traducirse a menos que el creador del contenido lo hiciera. Ahora, y gracias a la Inteligencia Artificial, podemos traducir cualquier vídeo de la web a nuestro idioma (y algunos otros).

4 ejemplos de aplicaciones de Deep Learning

Grandes multinacionales tecnológicas como Facebook, Google o Microsoft son pioneras en el uso de Deep Learning en sus productos y servicios. Pero no son los únicos, ya que cada vez más sectores y más organizaciones públicas y privadas lo están utilizando. Estos son cuatro de los muchos ejemplos que podemos encontrar de aplicaciones de Deep Learning:

Sin duda, uno de los sitios que más mejoras ha introducido para sus usuarios es YouTube. Entre todas las opciones que facilitan la experiencia de consumo de videos, destaca la traducción automática. Antes de la introducción de esta opción, los videos grabados en otros idiomas no podían traducirse a menos que el creador del contenido lo hiciera. Ahora, y gracias a la Inteligencia Artificial, podemos traducir cualquier vídeo de la web a nuestro idioma (y algunos otros).

Aprendizaje profundo y aprendizaje automático, similares pero no iguales

El aprendizaje profundo, a diferencia del aprendizaje automático, utiliza algoritmos diferentes. Mientras que el aprendizaje automático funciona con algoritmos de regresión o árboles de decisión, el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales que funcionan de la misma manera que las conexiones neuronales biológicas en nuestro cerebro. La diferencia está en el método de aprendizaje, siendo Deep Learning más autónomo y también más complejo.

Para comprender cómo funciona el aprendizaje profundo, debe observar un concepto: las redes neuronales artificiales (ANN). Son modelos computacionales que procesan información imitando el funcionamiento de las neuronas biológicas. En este sentido, las redes artificiales están compuestas por nodos o “neuronas” que reciben, transmiten y envían información. Así, el proceso de aprendizaje se lleva a cabo a través de una red artificial de neuronas organizadas en capas, imitando al sistema nervioso central mediante el cual se establecen conexiones entre todas las neuronas para obtener información. El propósito de las ANN es ayudar a los sistemas informáticos a funcionar como un cerebro humano en términos de aprendizaje y pensamiento.

¿Para qué sirve el Deep Learning?

El principal objetivo de los algoritmos de Deep Learning es realizar tareas que un ser humano realizaría casi automáticamente, pero que se vuelven complejas para una máquina. Un ejemplo sería poder detectar e identificar todos los elementos de una imagen. Hoy en día Deep Learning es considerado el mejor clasificador de imágenes y representa el estado del arte en Visión por Computador, siendo estos algoritmos los más utilizados en la actualidad y el principal objeto de investigación en esta área.

El sector agrícola, como método de previsión y eficiencia

Aunque muchos tienen una visión desfasada del sector agrícola, cada vez está más modernizado y digitalizado gracias a la Robótica Industrial e Inteligencia Artificial. Como resultado, es mucho más eficiente que hace años. Las amenazas a largo plazo para el sector agrícola se relacionan con la gestión de los recursos, especialmente el agua.

Uno de los casos más interesantes es el desarrollo de sistemas de riego inteligentes gracias al Deep Learning. Esto se debe a la recopilación y análisis de datos como el nivel de agua en el suelo, el nivel de humedad en el ambiente, la calidad del suelo o la fuerza del viento en las zonas agrícolas. De esta manera, los agricultores tienen mucha más información para maximizar los rendimientos y minimizar el desperdicio de agua. Asimismo, tienen mucha más capacidad predictiva y, por tanto, más habilidad para anticiparse a posibles problemas meteorológicos que puedan afectar a los cultivos.