Deep Learning, otro término más para confundirnos a todos. Parece imposible mantenerse al día con la industria tecnológica. Están constantemente innovando nuevos dispositivos y usando técnicas de fantasía para mejorar nuestras vidas. Esto es obviamente asombroso, pero como es una industria tan elaborada y de ritmo tan rápido que no podemos comprender realmente cómo la tecnología está mejorando nuestras vidas.
Esta frustración puede hacer que la gente no esté motivada para investigar más sobre lo que es el Deep Learning. Necesitamos tomar esta frustración para ver cómo la gente es capaz de mejorar intrincadamente las máquinas de manera sobresaliente debido al Deep Learning. Quitémosle el foco de atención a las máquinas y humanicemos la tecnología.
Lo que hace que el Deep Learning se destaque en comparación con el Machine Learning
Cuando escuché por primera vez el término Deep Learning, pensé que era un método de estudio para que aprendiéramos más eficientemente. Tonto, ¿verdad? Bueno, tal vez no. Resulta que eso es básicamente lo que es el Deep Learning. Pero no para nosotros, para las máquinas.
El Deep Learning se define como un subtipo de Machine Learning que utiliza algoritmos de redes neuronales. Los modelos de Deep Learning pueden ser más profundos que los modelos de Machine Learning porque hay una base de datos mucho más grande gracias a las redes neuronales.
Las redes neuronales son como una simulación del cerebro humano en el sentido de que tiene partes interconectadas para que la máquina pueda tomar decisiones y hacer predicciones como lo haría un cerebro humano. Las redes neuronales son la razón por la que somos capaces de hacer que las máquinas aprendan por sí solas y es la razón por la que hemos logrado un método tan complejo como el Deep Learning .
Con todas estas capas de redes neurales, el Deep Learning no se estanca como el Machine Learning. Puede ser más independiente, así que tener más datos significa que podemos tener mejores algoritmos y modelos más grandes dando a las máquinas más precisión. A diferencia del Machine Learning donde tenemos que elegir manualmente las características y un clasificador para organizar las imágenes, el aprendizaje profundo puede hacerlo automáticamente con la extracción de características.
Así que se preguntarán por qué nos molestamos en usar el Machine Learning y en cambio nos centramos en el Deep Learning. Todo se reduce a los datos que tienes y a lo que intentas resolver.
Con Deep Learning, requieres:
– Una GPU de alto rendimiento (potencia de cálculo)
– Muchos datos etiquetados
Si no tienes estas cosas deberías usar el Machine Learning para decidir manualmente qué clasificadores funcionarán con tus datos. Dado que el Machine Learning utiliza menos datos, también es un enfoque más rápido. Pero, si buscas más precisión y tienes los recursos para soportar la gran base de datos necesaria para el Deep Learning, entonces esta sería la elección ideal.
¿Donde el Deep Learning está teniendo un impacto significativo?
1. Los Vehículos Autónomos siempre parecieron una idea futurista que sólo veríamos en las películas, pero casi lo hemos hecho realidad. Aunque tenemos vehículos autónomos como el famoso Tesla, todavía no hemos llegado al punto en el que los coches puedan ser totalmente independientes sin un ser humano.
Con Deep Learning, definitivamente llegaremos a ese punto. Telsa ha sido la compañía que ha hecho los mayores avances debido a su extraordinaria cantidad de datos.
Tres componentes clave para que el piloto automático sea preciso son:
- Visión por ordenador
- Predicción
- Planificación de la ruta
Estas son cosas increíblemente difíciles de dominar para una máquina porque tienen que depender de las acciones de los humanos en el camino y tomar decisiones rápidas como lo haría una persona. Los avanzados logros de Telsa con un profundo aprendizaje les han permitido tener la mayor precisión en los tres componentes clave que todos los autos vehículos autónomos necesitan.
2. El control por voz ha sido una forma de IA comúnmente usada con Siri y Alexa. ¿Pero qué hay de la traducción? El control de voz ha sido el método de traducción de las aplicaciones, pero ha habido muchos problemas con estas aplicaciones, como la latencia, las traducciones robóticas y la falta de comunicación.
La aplicación Translatotron de Google ha utilizado el Deep Learning para desarrollar la herramienta de traducción más natural que hemos visto. Google utilizó un modelo de red neural para construir un modelo de secuencia a secuencia. Esto significa que Translatotron puede traducir directamente el habla de un idioma a otro sin perder los matices y el comportamiento natural de la voz de la persona. Haciendo de la traducción una experiencia más humana.
3. El avance de la investigación médica ha sido tremendo gracias al Deep Learning. Un área que ha progresado mucho es la de la oncología. La oncología es una rama de la medicina que se ocupa de la prevención, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer. Los robustos algoritmos del Deep Learning han demostrado ser más precisos en el diagnóstico del cáncer que los patólogos (un científico que estudia las causas y los efectos de las enfermedades).
El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo y se investiga constantemente. La precisión del diagnóstico de Deep Learning, ha cambiado enormemente la forma en que manejamos el cáncer. Somos capaces de dar más respuestas más rápidamente y tener más confianza en cómo tratar a los pacientes. Con el Deep Learning, el futuro de la investigación del cáncer puede lograr maravillas para que finalmente le ganemos al cáncer.
Cómo Keybe utiliza Deep Learning para mejorar el rendimiento
Creemos que el Deep Learning nos ha dado las herramientas para dar a nuestros clientes la mejor experiencia posible. Al invertir en estrategias de aprendizaje profundo estamos invirtiendo en ti, Aquí hay un ejemplo de cómo usamos el aprendizaje profundo en Keybe.
En Keybe utilizamos la analítica de voz y de texto para ayudar a los datos con Empatía. Lo hacemos interpretando los estados de ánimo de las personas en conversaciones grabadas para saber cómo se sienten y que desean realmente. Esto significa que con la precisión del Deep Learning podemos conocer las reacciones de tus clientes con los audios de las llamadas telefónicas o los textos de los chats para mejorar tu interacción con ellos.
¿Qué significa realmente el Deep Learning para nuestro futuro
Cuando digerimos completamente las posibilidades que el Deep Learning puede regalarnos, podemos cambiar rápidamente nuestra perspectiva de la tecnología. El desarrollo del aprendizaje profundo ha abierto innumerables puertas para que crezcamos, cuanto más reconozcamos eso, más podremos evitar que cause estragos.
El Deep Learning ha hecho posible que las máquinas funcionen incluso mejor que los humanos. Con ese conocimiento, debemos educar a la gente para que se haga amiga de la IA en lugar de competir con ella. Es inevitable que la inteligencia artificial sustituya a muchos trabajos. Así que para un futuro sostenible, necesitamos entender la IA y entrenar a la gente para que trabaje en áreas que son irremplazables por las máquinas. Esto nos da un estilo de vida más satisfactorio.
La persona promedio pasa 90.000 horas de su vida trabajando. ¿Por qué gastarlas haciendo un trabajo impersonal que una máquina podría hacer? Cuando abrazamos el futuro del Deep Learning y aprendemos a manejarlo, podemos crear un espacio donde más gente pueda ser creativa e individualmente ellos mismos.
