Deep learning: todo lo que necesitas saber

Importante: A la hora de buscar información sobre qué es deep learning, en el mundo hispanohablante recomendamos introducir el concepto “aprendizaje profundo”, ya que en numerosos sectores se usan ambos términos indistintamente. En definitiva, actúan como sinónimos de la palabra deep learning.

La inmensa mayoría de los sistemas de deep learning utilizan la arquitectura de red neuronal artificial para procesar los datos. También se conocen con el nombre de “redes neuronales profundas” y son capaces de conseguir que un ordenador interprete información tan bien como el cerebro humano. De hecho, es una tecnología que sigue en plena evolución y cada vez se observan más mejoras.

Las redes neuronales profundas están compuestas de diferentes capas, a veces alcanzan las 150, y esto hace que superen con creces la tecnología de otros procesadores de datos anteriores. Por otra parte, este moderno software deep learning requiere de una gran cantidad de datos para lograr respuestas perspicaces.

Vemos con más detalle cuáles son las capas que construyen el aprendizaje profundo y en qué se diferencian:

• Capa de entrada: Es la primera capa de un sistema deep learning y sirve para almacenar datos antes de que sean procesados por la red neuronal. Para entender mejor su función, pensemos en el reconocimiento de voz. Antes de interpretar el mensaje, los datos de audio deben almacenarse en algún lugar, ahí es donde entra en juego la capa de entrada.
• Capas ocultas: Estas capas son fundamentales para transformar los datos de entrada en información significativa. En cada una de estas capas ocultas, hay numerosas neuronas artificiales que se encargan de procesar los datos y enviarlos a la siguiente capa. Quizá lo más novedoso de este sistema sea la capacidad de analizar los datos desde diferentes perspectivas debido al alcance del algoritmo. Por ejemplo, sería interesante ver el procesamiento de los datos biométricos con aprendizaje profundo tras el reconocimiento facial.
• Capa de salida: Es la parada final de los datos procesados por tecnología deep learning. Se encarga de presentar la interpretación de la información procesada. Asimismo, la cantidad de neuronas usadas en la capa de salida dependerá de cada caso en particular.

Por último, ahora que hemos explicado qué es el aprendizaje profundo y las piezas que lo componen, cabe señalar que todas sus capas están interconectadas y emplean complejos algoritmos para procesar la información. A continuación señalaremos los algoritmos de aprendizaje profundo más destacados:

• Redes neuronales convergentes (CNN)
• Redes neuronales recurrentes (RNN)
• Aprendizaje por refuerzo profundo

En todos estos casos, sin importar el algoritmo del que se trate, los modelos de aprendizaje colaboran unos con los otros para aprender a partir de ejemplos. Según la tarea en particular, será más relevante el uso de un algoritmo concreto.

Sin duda, la capacidad de síntesis o extracción de las características más importantes de los datos, son habilidades que tradicionalmente se han asociado con los seres humanos. No obstante, la tecnología deep learning está dejando en evidencia el poder de los avances científicos y la gran ayuda que puede brindarnos en numerosos aspectos de nuestra vida diaria.

Deep learning y machine learning son dos tipos de inteligencia artificial (AI); sin embargo presentan ciertas diferencias importantes. El aprendizaje automático (machine learning) tradicional es más limitado que el aprendizaje profundo, a grandes rasgos, pero conviene mencionar todas sus diferencias. Hemos resumido las características propias de cada uno en la siguiente lista:

• La cantidad de datos para entrenar el software. Los algoritmos de machine learning pueden entrenar su software con menores cantidades de información en comparación con la tecnología deep learning, que requiere numerosos datos para ponerse en funcionamiento y ofrecer resultados relevantes. Por lo tanto, deep learning es capaz de ofrecer interpretaciones de datos más complejas y con información precisa.
• Tiempo de entrenamiento. Los modelos de machine learning pueden entrenarse con relativa rapidez y con resultados positivos. No ocurre lo mismo con la tecnología deep learning, cuyo funcionamiento es más complejo y requiere de más tiempo para saber cómo interpretar la gran cantidad de datos que se le introduce.
• La intervención humana. El aprendizaje automático necesita un papel más activo por parte de los investigadores, quienes se encargan de introducir determinados datos y luego interpretar los resultados finales. En el caso del aprendizaje profundo, el software cuenta con más recursos gracias a su capacidad autodidacta y los conocimientos adquiridos después de haber cometido errores en el pasado.

El deep learning supone un gran paso en el mundo tecnológico. Hasta hace poco tiempo, pocos podían imaginar que un algoritmo podría imitar el funcionamiento del cerebro humano de una forma tan eficiente. A medida que vaya perfeccionándose el sistema, se convertirá en una herramienta todavía más útil para las tareas con las que nos encontramos en nuestro día a día.

Además, el nacimiento del deep learning, no ha sido un hecho aislado. En los últimos años, la inteligencia artificial se ha ido haciendo un hueco en el debate público y cada día se suman más usuarios a este tipo de apps. Detrás de muchos de estos productos, está la tecnología deep learning.

Estos son algunos ejemplos de herramientas y apps de AI que usan deep learning:

• Funciones de reconocimiento de voz en smartphones y altavoces inalámbricos.
• Asistentes virtuales que se activan con voz, como Siri o Alexa.
• El reconocimiento facial de dispositivos móviles.
• Los protocolos de actuación antifraude de las apps de banca electrónica.

La realidad virtual, el popular metaverso y otras tecnologías en desarrollo también están encontrando su lugar en las aplicaciones de inteligencia artificial. La robótica también juega un papel fundamental en este campo, como se está demostrando con el desarrollo de coches automáticos capaces de ser pilotados sin necesidad de un conductor. La llegada de las smart cities es un hecho.

El aprendizaje profundo presenta 4 ventajas incuestionables y ha abierto nuevos interrogantes en torno a la capacidad de la inteligencia artificial. Toma nota de los beneficios de usar el deep learning en aplicaciones y otro tipo de software.

Los modelos deep learning alcanzan una precisión en los resultados muy alta, tanto que puede parecer que las interpretaciones de datos hayan sido hechas por un humano. Son capaces de clasificar imágenes, mostrar mensajes empleando lenguaje natural o asociar una voz a un individuo concreto.

Todo esto es posible gracias a su autonomía de aprendizaje, que consiste principalmente en el estudio de casos de uso, ejemplo o patrones de la conducta.

Las redes neuronales de deep learning están capacitadas para procesar y ordenar información desestructurada, tales como documentos de texto o imágenes. Esta es una enorme ventaja con respecto a los sistemas de aprendizaje automático tradicionales, que estaban mucho más limitados en este aspecto.

El objetivo del deep learning es aprender del usuario y terminar adelantándose a sus movimientos. Es decir, la misión es anticiparse a los posibles escenarios, al igual que haría una persona en la vida real. Por ejemplo, la red neuronal deep learning analizará los patrones de escritura y será capaz de corregir palabras incorrectas en inglés y usar otras más acordes con el contexto.

Otro ejemplo es el relleno automático de frases en un correo electrónico, en especial si un usuario responde con frecuencia a las mismas preguntas en su empresa. El aprendizaje profundo sirve para ahorrar mucho tiempo y simplificar tareas.

Las aplicaciones del deep learning son numerosas, así como los sectores en los que esta clase de tecnología resultaría de gran ayuda. Por solo citar algunos casos de uso, la industria aeroespacial o la investigación médica están muy interesados en el desarrollo de este sistema de aprendizaje porque ven efectos directos muy positivos sobre sus tareas cotidianas (como, por ejemplo, la interpretación de pruebas de laboratorio cotidianas).

Podemos ver casos de uso del deep learning en herramientas que tanto usuarios como empresas ya utilizan a diario. A pesar de que la tecnología de aprendizaje profundo es relativamente nueva y hasta hace no tanto, muchos no sabían qué es deep learning, ahora es un área que no para de tener relevancia en el sector tecnológico.

Reconocimiento veloz y detección de objetos

La tecnología deep learning es un pilar fundamental de la robótica y las apps que sirven para realizar tareas manuales. Por supuesto, también sirve de gran ayuda en los ordenadores que están configurados para llevar a cabo actividades repetitivas relacionadas con la detección de objetos, por ejemplo, en la cadena de montaje de una fábrica.

• Coches automáticos. El funcionamiento del coche automático depende de un sistema electrónico capaz de identificar y rastrear vehículos, señales de tráfico y otros obstáculos que puedan aparecer en la carretera.
• Reconocimiento facial. Seguro que alguna vez has visto la opción de reconocimiento de caras para ordenar las fotografías de tu smartphone, por poner solo un ejemplo.
• Sistemas de vigilancia. Para mantener la seguridad en las ciudades, las autoridades están empezando a usar sistemas de vigilancia de última generación. Además, pueden monitorear automáticamente las actividades.

Atención al cliente

Los departamentos de Atención al cliente buscan la manera de mejorar los resultados que ofrecen a los usuarios. El deep learning sirve para agilizar el procesamiento de datos, como ocurre con las preguntas frecuentes sobre los pedidos, así que aumenta el nivel de satisfacción de los clientes de la marca. El aprendizaje profundo ya se utiliza en las siguientes herramientas:

• Chatbots. Los chatbots son chats que simulan una conversación humana. Imitan el lenguaje del empleado de la compañía y entregan al cliente la información que está esperando.
• Personalizaciones y recomendaciones a medida. El algoritmo deep learning se utiliza para mostrar los productos y ofertas que mejor encajan con el cliente, y esto se consigue con un intenso proceso de aprendizaje y análisis de los hábitos de dicho usuario.

Investigación médica y asistencia sanitaria

Sin duda, la tecnología deep learning seguirá ganando importancia en el ámbito de la investigación médica y la asistencia sanitaria. A continuación señalaremos solo algunos casos de uso:

• Rápido diagnóstico médico. Los modelos de aprendizaje profundo pueden analizar los datos en función de los resultados de otros historiales médicos similares, ayudando a detectar la dolencia y proponer un tratamiento más adecuado.
• Desarrollo de fármacos. La investigación farmacéutica requiere modelos de procesamiento de datos eficaces, por eso el aprendizaje profundo está siendo un gran aliado.
• Vigilancia de la salud. Para controlar los signos vitales de los pacientes de mayor edad, conviene emplear aplicaciones y dispositivos diseñados con la tecnología más precisa. Ahí es cuando entra en juego el deep learning, ya que sirve para detectar anomalías y hacer un seguimiento de la enfermedad.

Automatización industrial

Las máquinas de las fábricas no son ajenas a los avances tecnológicos en términos de deep learning. Los modelos con los que están diseñados actualmente les permite ser más eficientes.

• Alto control de calidad. Los resultados están automatizados y las tareas se realizan con mayor precisión. Se identifican errores en pocos segundos y esto tiene un efecto positivo en la calidad del producto final.
• Elementos de seguridad. Los trabajadores manuales corren un riesgo menor a diario, la introducción de tecnología deep learning reduce los accidentes laborales y refuerza la seguridad de la plantilla, así como del propio espacio de trabajo. Hablamos de cámaras de seguridad, sectores de gas inteligentes, sistemas de bloqueo automáticos al detectar peligros…

Procesamiento de lenguaje natural y generación de textos

ChatGPT es un bot que sirve para generar textos a partir de los comandos introducidos por el usuario. En el último año, ha aumentado notablemente el número de personas que utilizan a diario esta plataforma. Sin embargo, todavía no está claro cuál es el futuro de ChatGPT en español.

Y no solo es posible generar automáticamente fragmentos de texto. El creador de imágenes de Bing funciona de una forma muy similar. Alguien introduce unos parámetros y el software muestra una imagen que encaje en esa descripción.

Tras haber definido qué es deep learning y cómo funciona, posiblemente hayas reparado en la enorme cantidad de datos que se necesitan analizar para conseguir resultados más exactos. Acceder a bases de información tan complejas presentan un desafío, al igual que mantener el mismo nivel de seguridad.

Por otra parte, más allá de la seguridad y la privacidad de los usuarios, deep learning presenta otros retos:

• Los sesgos. Los modelos de aprendizaje profundo basan su funcionamiento en predicciones, las cuales pueden estar sesgadas si no se han analizado todos los datos necesarios antes de presentar determinados resultados. Existen diferencias sutiles entre los fragmentos de información y, al menos en este momento, en ciertas ocasiones requieren de la evaluación humana.
• Falta de transparencia. No parece estar claro el origen de los datos que se procesan en la tecnología deep learning, conocer su autoría puede resultar complicado. Y no solo eso, los propios patrones de procesamiento de datos mantienen abiertas muchas incógnitas.
• No está desarrollado del todo. La investigación y las pruebas de ensayo y error siguen en activo, por lo que todavía no se han mejorado todas las funciones del deep learning.
• Falta de confianza. Muchos usuarios siguen sin confiar en las ventajas del lenguaje profundo. Quizá con el tiempo, estas apps cuenten con mayor reconocimiento y sus beneficios sean bien conocidos.