El deep learning es un término que ocupa cada vez más titulares en las noticias y más espacio entre las ofertas de empleo, pero ¿tienes claro lo que es? Hablamos con Pablo Ramos, profesor de ‘Machine learning, Deep learning y Bases de Datos del Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software de U-tad para que nos explique todo sobre esta disciplina. ¿Te lo vas a perder?
Deep learning: definición
Se define como deep learning aquella red neuronal que cuenta con más de dos capas para intentar predecir o estimar cualquier tipo de función o problema. El término “deep” viene de “capacidad de aprendizaje más profundo”, es decir, una capacidad de aprendizaje similar o superior a la del ser humano.
El deep learning se considera un área de la inteligencia artificial.
Evolución del deep learning
El término deep learning es relativamente moderno. Ahora, todos estamos escuchando hablar de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (de la capacidad que tienen los ordenadores para aprender por sí mismos), pero esto no es novedoso. Llevamos mucho tiempo trabajando e investigando la IA, aunque bien es cierto que hasta hace muy poco no hemos tenido los recursos computacionales lo suficientemente buenos como para poder aplicarla en el mundo real con unos resultados tan impresionantes y fascinantes como los de ahora.
El término deep learning se acuñó hace poco para nombrar algo que ya existía, las redes de neuronas artificiales. Estas fueron diseñadas en 1942, aunque por aquel entonces se hizo con papel y boli. A partir de ahí, fueron evolucionando hasta llegar a las redes de neuronas artificiales que conocemos hoy en día, aunque hubo un período en el que estuvieron muy estancadas debido a que los ordenadores no tenían la suficiente potencia.
Con los avances en computación y las tarjetas gráficas se empezó a ver que estas redes de neuronas artificiales que ya existían se podían actualizar y utilizar para resolver problemas de machine learning complejos que no tenían solución hasta el momento.
¿Qué aplicaciones tiene el deep learning?
El deep learning tiene muchas aplicaciones, y aunque muchas personas no sean conscientes, está muy presente en nuestro día a día. La forma más fácil de identificarlo es ver si se trata de una tarea que los humanos hacen muy bien y que a las máquinas les ha costado mucho imitar:
- Visión: antes era muy complejo generar sistemas de machine learning que trabajasen con imágenes.
- Procesamiento del lenguaje: el deep learning ha conseguido avances muy importantes en esta área.
- Reconocimiento del habla.
Relacionados con la visión tenemos, por ejemplo, los sistemas de reconocimiento facial de los teléfonos móviles, capaces de identificar rostros.
Por otro lado, un ejemplo de deep learning de procesamiento del lenguaje y reconocimiento del habla es el asistente personal Siri. Esta IA cuenta con unos sistemas basados en el deep learning capaces de reconocer el habla y transformarla en una codificación entendible por el teléfono móvil. Además, tiene la capacidad de comprender lo que se le dice, es decir, puede analizar las frases o párrafos y extraer la información útil.
¿Cuál es la diferencia entre deep learning y machine learning?
El machine learning (aprendizaje automático) es una subárea de la inteligencia artificial, y engloba cualquier herramienta, técnica o algoritmo que permita al ordenador aprender por sí mismo. Es una especialidad que lleva muchos años de recorrido.
Por su parte, el deep learning es una subárea dentro del machine learning que identifica modelos basados en redes de neuronas de más de dos capas y con capacidad de aprendizaje profundo, es decir, de extraer patronas y conocimientos que van más allá de los que consigue el machine learning.
Esto no quiere decir que el deep learning sea mejor que el machine learning: una disciplina es mejor para unas cosas; y la otra, para otras.
¿Cuál es el objetivo del deep learning?
El deep learning como tal no tiene ningún objetivo, ya que no existe un ente nacional o internacional que decida qué se espera de él. Actualmente, se utiliza para mejorar herramientas y procesos, con el objetivo de que puedan resolver ciertos problemas por computador.
Esta IA está avanzando a un ritmo vertiginoso debido a que todo lo que se investiga relacionado con ella se publica, lo que permite que se empiece a aplicar rápidamente.
¿Qué formación se necesita para convertirse en experto en deep learning?
Los perfiles que más se adecúan a estos puestos son los ingenieros con conocimientos de matemáticas, sobre todo de cálculo, e informática, con un alto nivel de programación. El Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software de U-tad es ideal para cualquiera que quiera convertirse en experto en deep learning.
Demanda de expertos en deep learning
La demanda que existe actualmente de expertos en deep learning supera la oferta. Y es que tener conocimientos de inteligencia artificial y data está cada vez más valorado por las empresas. De hecho, muchas de estas vacantes se ocupan con estudiantes de 4º e incluso 3º de carrera. En el área de la investigación también se buscan mucho estos perfiles.
¿Te gustaría ser experto en deep learning? ¿Quieres convertirte en el perfil más buscado de la industria tecnológica? Echa un vistazo a nuestro Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software y consúltanos todas tus dudas. ¡Las resolveremos sin compromiso!
