¿Qué significa el término «aprendizaje profundo»?
Conocido en inglés como «deep learning», el aprendizaje profundo se asemeja a la inteligencia artificial y se inspira en el aprendizaje automático («machine learning»).
Para entender el concepto de aprendizaje profundo, es preciso examinarlo detenidamente. El aprendizaje automático es un concepto creado por Alan Turing en la década de los cincuenta. Este matemático inglés inventó una máquina capaz de memorizar y aprender nuevos conceptos —conocida como «la máquina de aprender»— que ha ido evolucionando con el desarrollo de la tecnología y la aparición de nuevos algoritmos.
Inspirado en este modelo de aprendizaje, el aprendizaje profundo complementa este enfoque añadiendo el uso de la inteligencia artificial.
Comprensión de las características del aprendizaje profundo
El enfoque del aprendizaje profundo implica el análisis continuo de los datos. Esta estrategia permite diseñar una estructura lógica dentro del algoritmo para que se asemeje al razonamiento humano.
Para que esto sea posible, las aplicaciones de aprendizaje profundo emplean una estructura en capas conocida como «red neuronal artificial» que toma su inspiración de la red de neuronas biológicas de nuestro cerebro. Gracias a este modelo y esta inspiración, el aprendizaje es rápido y eficaz.
De hecho, el aprendizaje automático analiza los datos que recopila y aprende de ellos.
El aprendizaje profundo es un subcampo de esta vasta categoría. Este algoritmo en capas está diseñado para crear una red artificial de neuronas que se asemeja al cerebro humano.
¿Cuáles son las ventajas y los inconvenientes de este método de aprendizaje?
La evolución de los macrodatos se produce gracias al aprendizaje profundo, que consiste en analizar y aprender de grandes cantidades de información.
Este enfoque presenta una serie de ventajas importantes:
- El algoritmo funciona 24/7
- La formación ofrecida es de alta calidad y requiere menos contenido (ya sea escrito, imágenes o vídeos)
- Este modelo es rápido y fácil de implementar
- Su interfaz intuitiva facilita la navegación de los alumnos
- Los defectos y los problemas se identifican en cuestión de segundos, por lo que se puede ofrecer a los alumnos una formación de calidad
- Se dispone de asistencia. Es posible acceder a una red de ingenieros y expertos
Sin embargo, para crear un modelo de alto rendimiento, se necesitan multitud de datos. Por tanto, su creación puede llevar mucho tiempo.
El aprendizaje profundo está revolucionando los métodos de aprendizaje y la formación a distancia. Al igual que ocurre con otros modelos basados en la inteligencia artificial, algunos de los datos pueden ser erróneos y, para subsanar este hecho, es preciso crear multitud de formaciones antes de disponer del modelo perfecto.
