DeLe: Solución Deep Learning

El Deep Learning puede considerarse un subconjunto del Machine Learning. Es un campo que se basa en aprender y mejorar por sí mismo examinando algoritmos informáticos. Mientras que el Machine Learning utiliza conceptos más simples, el Deep Learning trabaja con redes neuronales artificiales, que están diseñadas para imitar cómo piensan y aprenden los humanos.

El DeLe ha ayudado a la clasificación de imágenes, la traducción de idiomas y el reconocimiento del habla. Puede utilizarse para resolver cualquier problema de reconocimiento de patrones y sin intervención humana.

¿Cómo funciona una solución de Deep Learning?

Los modelos de Deep Learning imitan las características arquitecturales del sistema nervioso, permitiendo que dentro del sistema global haya redes de unidades de proceso que se especialicen en la detección de determinadas características ocultas en los datos. Este enfoque ha permitido mejores resultados en tareas de percepción computacional, si las comparamos con las redes monolíticas de neuronas artificiales.

Los sistemas DeLe requieren grandes cantidades de datos para obtener resultados precisos; por ello, la información se suministra en forma de enormes conjuntos de datos. Al procesar los datos, las redes neuronales artificiales son capaces de clasificar los datos en función de las respuestas recibidas de una serie de preguntas binarias de verdadero o falso. Por ejemplo, un programa de reconocimiento facial funciona aprendiendo a detectar y reconocer los bordes y las líneas de los rostros, luego las partes más significativas de los rostros y, finalmente, las representaciones generales de los rostros. Con el tiempo, el programa se entrena a sí mismo y la probabilidad de respuestas correctas aumenta. En este caso, el programa de reconocimiento facial identificará con precisión las caras con el tiempo.