La idea de que una computadora pudiera «pensar» parecía sacada de un libro de ciencia ficción; hoy en día, existen máquinas que realizan tareas que requieren algún tipo de inteligencia si fueran hechas por humanos. Esto ocurre gracias al deep learning, donde ocurren procesos como el aprendizaje a partir de grandes cantidades de información.
Esto abre la puerta a un sinfín de aplicaciones en muchas industrias y, probablemente, ya tuviste contacto con alguna de ellas. Conoce más sobre qué es deep learning y algunos de los ejemplos de uso más comunes.
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Qué es deep learning
El deep learning o aprendizaje profundo es una parte del aprendizaje automático o machine learning, que a su vez es una rama de la inteligencia artificial, que consiste en redes neuronales que imitan la manera en que el cerebro humano procesa la información para obtener conocimiento y crear predicciones.
Para qué sirve el deep learning
Como ya vimos, el aprendizaje profundo o deep learning se basa en redes neuronales que les permite adquirir conocimiento, en un proceso semejante a como lo haríamos los humanos. Toma su nombre por la cantidad de capas de algoritmos (instrucciones para procesar datos) que se comportan de forma distinta para analizar la información; por lo regular, una red neuronal tiene de dos a tres capas para mejorar su precisión.
Algunas de sus aplicaciones más comunes son analizar la información en texto, como el que aparece en las redes sociales, bases de datos o encuestas, para de ahí obtener ideas más concretas y que se traduzcan en insights o perspectivas útiles para algún fin.
Asimismo, una vez que un algoritmo está lo suficientemente entrenado, realizará las mismas funciones en menos tiempo, lo que se convierte en una poderosa herramienta para aquellas empresas que procesan grandes cantidades de información. Al mismo tiempo, las redes neuronales entrenadas se adaptan a distintos tipos de datos.
Deep learning: ejemplos de sus aplicaciones
Ya tenemos una base sobre lo que es el deep learning y para qué sirve. Ahora es momento de ver cómo se aplica en nuestra vida diaria.
Sector financiero
El aprendizaje profundo es una gran herramienta para encontrar conexiones ocultas en la información, así como establecer patrones. Por eso las instituciones financieras lo emplean para predecir el precio de las acciones y conocer el riesgo en sus préstamos e inversiones. Incluso, los bancos pueden anticiparse a los fraudes cuando alguna compra no corresponde con las transacciones comunes de un cliente.
Servicio al cliente
Muchos bots conversacionales cuentan con inteligencia artificial que simula tener conversaciones con los usuarios de una marca para ofrecer guía y consejos. Por otro lado, existen algunas opciones más sofisticadas como Siri de Apple o Alexa de Amazon que integran la función de voz, con ayuda del procesamiento del lenguaje natural, mismo que permite entender y generar conversaciones.
Sector automotriz
El sueño de tener un auto que se maneje por sí mismo es posible gracias a los modelos de aprendizaje profundo, que le enseñan a un vehículo a identificar y reconocer objetos. Esto se aplica en distinguir señales de tránsito y a otros vehículos, así como a los peatones, con el fin de llevarte a casa a salvo.
Sector de la salud
Existen muchas aplicaciones en los servicios de salud que ahorran tiempo a los doctores para lograr un diagnóstico acertado. Esto es posible mediante la clasificación de las imágenes médicas, que puede detectar anomalías como los lunares cancerígenos, rápidamente.
Entretenimiento
Buena parte de los servicios de streaming, tanto de música como de video, utilizan deep learning para ofrecerte recomendaciones personalizadas que se basan en lo que has visto con anterioridad. También se emplea para generar los subtítulos de videos de forma automática.
Redes sociales
Las empresas de redes sociales se basan en el aprendizaje profundo para analizar un gran volumen de fotografías de los usuarios y así obtener información de ellos. De esta forma, les pueden ofrecer más contenido relacionado al que miran, segmentar mejor los anuncios y, en general, diseñar una experiencia más personalizada.
Seguridad
El deep learning también se puede utilizar para prevenir crímenes al detectar patrones fraudulentos. Otro punto interesante es el apoyo que da el reconocimiento facial y voz, mediante la visión artificial (un método que extrae información de imágenes y videos) para apoyar las investigaciones policiales.
¿Cómo utilizaste el deep learning hoy? Aunque es un tema complejo que supone varios retos éticos, sin duda ofrece oportunidades en el mundo de los negocios.
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