Deep Learning, o aprendizaje profundo, es equivalente a “red neuronal artificial”

Deep Learning, o aprendizaje profundo, significa “redes neuronales artificiales”, lo que aclara el funcionamiento de este enfoque. ¿Qué es Deep Learning? El cerebro, que está organizado en niveles de redes neuronales, sirve de inspiración.

Gracias a las redes neuronales artificiales, el ordenador puede reconocer estructuras de datos, validar estas estructuras y mejorarlas de forma independiente. Estas redes se distribuyen en varios niveles, que van del más grueso al más fino. Se toma una decisión en cada uno de los niveles.

Para obtener resultados confiables, primero se deben entrenar las redes neuronales. Si deseamos crear una red neuronal artificial para reconocer automóviles, alimenta una red con miles de fotos de automóviles.

Cómo aprende una red neuronal artificial

Para obtener resultados confiables, primero se deben entrenar las redes neuronales. Si deseamos crear una red neuronal artificial para reconocer automóviles, alimentamos una red con miles de fotos de automóviles. Coches en la oscuridad, en la luz, en invierno, en verano, coches viejos, coches nuevos, coches de diferentes colores y formas, desde diferentes perspectivas, etc. Así es como la red aprende a qué nos referimos: qué es un coche.

Luego, podemos presentar imágenes y ver qué resultados produce la red. Si ofrece resultados que cumplen con nuestras expectativas, hemos creado una posibilidad que puede examinar millones de imágenes para detectar la presencia de un automóvil en muy poco tiempo. Mucho más rápido y más preciso de lo que podría hacerlo un humano.

¿Qué es Deep Learning?