Todo lo que debes saber sobre deep learning

Gracias al enorme desarrollo tecnológico de los últimos años, hoy existen soluciones de gran impacto para el entorno empresarial. Un claro ejemplo de ello es el deep learning, un concepto que cada vez adquiere mayor relevancia en las estrategias digitales gracias a las posibilidades que otorga.

¿Qué es deep learning?

Se trata de un campo de la inteligencia artificial (IA) en el que algoritmos imitan la manera en que el cerebro humano procesa datos. 

Esto ocurre gracias a redes neuronales artificiales que buscan emular la manera en que el cerebro humano opera, para identificar patrones y generar predicciones a partir de grandes volúmenes de datos. Todo, sin la necesidad de supervisión, por lo que se trata de un tipo de machine learning, pero mucho más avanzado que el tradicional.

Dado el potencial de esta tecnología para extraer información de valor -por ejemplo, para identificar oportunidades de negocio o mejorar procesos-, diversas industrias están invirtiendo en desarrollos relacionados con el deep learning.

Se estima que este mercado pasará de 6.850 millones en 2020 a 179.960 millones en 2030, dando cuenta de la importancia que tiene para las estrategias empresariales.

¿Qué papel cumplen las redes neuronales artificiales?

Como vimos anteriormente, el deep learning busca imitar el funcionamiento del cerebro humano, utilizando estructuras lógicas que se asemejan al sistema nervioso, con un sistema de “neuronas artificiales” capaz de percibir diferentes características de los objetos analizados.

Para procesar la data, estas redes neuronales se organizan en capas que integran múltiples unidades de procesamiento interconectadas, las cuales trabajan simultáneamente, emulando la forma en que el cerebro procesa la información. 

Estas capas están organizadas de la siguiente manera:

1. Capa de entrada: representa los campos de entrada para los datos que ingresarán al sistema.
2. Capas ocultas: pueden ser varias. Simbolizan el puente entre la entrada y salida de la red neuronal. Los datos pasarán por todas las unidades de procesamiento que integran estas capas.
3. Capa de salida: representa el destino final de los datos y el lugar en donde se generará el resultado del modelo. 

Mediante continuo entrenamiento, la red neuronal artificial irá mejorando el desempeño de sus predicciones al comparar las respuestas con los resultados esperados. 

Estas redes neuronales artificiales representan algoritmos capaces de reconocer patrones y distinguir, por ejemplo, imágenes o sonidos específicos en cosa de segundos.

Y aunque inicialmente su capacidad predictiva será muy limitada, tras muchas repeticiones el algoritmo será capaz de replicar con exactitud el resultado conocido en función de los datos utilizados, adquiriendo mayor autonomía y precisión.

Usos del deep learning

Habiendo aclarado qué es deep learning y cómo funciona, veamos algunos de sus principales usos en la actualidad son:

• Reconocimiento de voz y traducción automática en plataformas como YouTube y Skype, o en asistentes digitales como Siri y Alexa.
• Reconocimiento facial en Google Fotos.
• Métodos antifraudes que se ocupan de analizar los detalles de las transacciones (hora en que son ejecutadas, destinatarios, montos, entre otra información de relevancia) para detectar acciones sospechosas que puedan afectar a las cuentas bancarias.
• En el sector agrícola, se puede apreciar en sistemas de riego inteligentes que consideran factores como el nivel de agua en el suelo o de humedad en el aire.

Beneficios del aprendizaje profundo

Dadas las aplicaciones que tiene, el deep learning se posiciona como una de las tecnologías de mayor impacto para el entorno empresarial, generando beneficios como:

• Automatización de procesos: la capacidad de trabajo autónomo del aprendizaje profundo permite que diferentes procesos se puedan automatizar, logrando mayor eficiencia y calidad.
• Capacidad para trabajar con datos no estructurados: el deep learning logra identificar patrones y realizar predicciones de gran manera aun cuando los datos no se encuentren organizados.
• Rentabilidad a largo plazo: el deep learning puede ayudar a las organizaciones a detectar oportunidades de negocio o mejoras en diversas áreas.
• Sistema escalable: esta tecnología trabaja sin problemas con grandes volúmenes de datos, por lo que puede adaptarse fácilmente a mayores niveles de información que vayan en sintonía con el crecimiento de una organización.

El deep learning está marcando la pauta en la transformación digital de las organizaciones, impactando en áreas como flujos de trabajo, servicio al cliente y optimización de procesos. 

Dar el salto hacia esta tecnología es determinante para potenciar la competitividad y, con ello, fortalecer el posicionamiento de las empresas en un mercado cada vez más digitalizado.