Aprendizaje profundo: Características y funciones

El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning por su traducción al inglés, se trata de una sólida herramienta que, en la actualidad, está marcando tendencia respecto a la capacidad de aprendizaje y procesamiento de datos que poseen las máquinas sin la supervisión humana.

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Se trata de un tipo de aprendizaje automático que funciona a través de algoritmos, y, gracias a ellos, las máquinas son capaces de aprender con el método de prueba y error, al igual que lo hacemos los humanos, solo que de manera muchísimo más rápida.

Los algoritmos que se crean para alimentar la capacidad de aprendizaje de las máquinas, funcionan como redes neuronales artificiales, es decir, simulan a la red neuronal de nuestro cerebro. De esta forma, son capaces de retener, almacenar y procesar datos de manera independiente, tal como lo hacemos nosotros.

El concepto de deep learning está íntimamente relacionado con la Inteligencia Artificial (IA), ya que se trata de un subcampo del aprendizaje automático o machine learning, que, a su vez, es un subcampo de la IA.

Importancia y ventajas del aprendizaje profundo

Aplicar el aprendizaje profundo en una empresa tiene muchas ventajas, ya que es una herramienta que adquiere un rol clave e importante para el desarrollo de diferentes procesos. Aquí les mencionamos 3 cualidades que se destacan:

• Automatización de procesos

Cuando una máquina es la encargada de llevar adelante un proceso, se reducen los tiempos de ejecución y de respuesta, se pueden atender múltiples cuestiones a la vez, se almacenan los datos e información de manera automática, organizada y eficiente. El resultado de esto es más resultados en menor tiempo y de alta calidad. 

• Independencia

Si bien crear los algoritmos y brindar todos los datos necesarios a la máquina requiere de mucho tiempo y trabajo, una vez que eso ya fue hecho, el aparato es independiente y funciona sin depender de que los humanos estén pendientes, más que para hacer controles periódicos de funcionamiento general. 

• Disminución de errores

Al contrario de los humanos, las máquinas no se cansan, no se distraen, ni tampoco necesitan tomarse un break a mitad de su jornada. La posibilidad de error de estos aparatos en la ejecución de su tarea es realmente muy baja, lo cual aumenta considerablemente la eficiencia, y por consiguiente, la productividad. 

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Aplicaciones posibles del aprendizaje profundo

Es posible afirmar que existen un sinnúmero de aplicaciones posibles para deep learning, solo es cuestión de brindar la información necesaria a la máquina para que pueda cumplir con nuestro objetivo: ella misma llevará a cabo el proceso, con los algoritmos como protagonistas principales.

Como ejemplo de algunas de sus aplicaciones más destacadas y conocidas en la actualidad, podemos mencionar:

Servicio al cliente

Uno de los usos más frecuentes del deep learning por parte de las empresas, es para asistirlas en su servicio al cliente. Un ejemplo claro son los reconocidos chatbots, que, ni más ni menos, funcionan gracias a esta técnica. Los chatbots tienen capacidades como responder preguntas de los usuarios, orientar al cliente sobre cómo resolver algún problema, brindar información útil sobre productos o sobre la compañía, entre muchas otras cosas más. 

La ventaja de los chatbots es que canalizan un gran número de consultas de manera rápida, de esta manera el usuario no tiene necesidad de esperar que una persona física atienda su asunto.

Medicina

El aprendizaje profundo es un gran aliado para el rubro salud. Sirve para realizar análisis rápidos de imágenes médicas y de diagnósticos de pacientes, así cómo también para simplificar y agilizar la investigación de enfermedades y el desarrollo de nuevas medicaciones en la industria farmacéutica.

Robótica

Este rubro evoluciona a la par de todo lo que esté involucrado con la IA, por lo tanto, es indispensable mencionarlo al hablar de deep learning. Algunas acciones que realizan los robots inteligentes gracias al aprendizaje profundo son: reconocimiento de objetos, imágenes, rostros, etc. a través de la visión artificial, tareas repetitivas, control de calidad y detección de fallas o imperfecciones en plantas industriales, imitación de tareas humanas, entre otras.

Experiencia de usuario

Gracias a la multiplicidad e inteligencia de los algoritmos, nuestras redes sociales y aplicaciones de entretenimiento son capaces de sugerirnos contenido acorde a nuestros gustos e intereses. Netflix, Spotify, YouTube, etc., saben exactamente qué recomendarnos según nuestro perfil. Eso mejora gratamente la experiencia de usuario, ya que uno tiene el contenido de interés al alcance de su mano, y no pierde mucho tiempo eligiendo qué ver o escuchar. 

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Conclusiones

El aprendizaje profundo pisa cada vez más fuerte en el mundo empresarial y se presenta como un gran aliado para incorporar en estrategias y acciones de diferentes áreas, y de cualquier rubro o sector, solo es cuestión de detectar cuál es el mejor uso que le puedes dar a esta herramienta en tu compañía. 

Sin dudas que implementar este tipo de herramientas lleva su tiempo, esfuerzo y dedicación, y a la vez presenta múltiples desafíos a resolver. Aun así, consideramos que en un mercado tan competitivo, es indispensable conocer e introducir gradualmente las últimas tendencias tecnológicas, para potenciar todas las acciones y esfuerzos comerciales, fidelizar clientes y captar nuevo público. 

¡Cuéntanos qué te parece esta herramienta, y si ya la estás utilizando o si te animarías a incorporarla en tu organización!