Qué es el Deep Learning

La tecnología avanza a un ritmo vertiginoso, y uno de los conceptos que ha ganado más protagonismo en los últimos años es el deep learning. Esta técnica, basada en redes neuronales profundas, ha revolucionado la inteligencia artificial (IA), permitiendo avances que hace apenas una década parecían ciencia ficción.

Desde coches autónomos hasta diagnósticos médicos basados en imágenes, el deep learning está transformando industrias y ofreciendo nuevas oportunidades de crecimiento empresarial. Integrarlo en procesos de negocio ahora es más accesible que nunca gracias a plataformas Low Code como Flexygo, que facilitan el desarrollo de soluciones inteligentes sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.

¿En qué se basa el deep learning y cómo funciona?

El deep learning es una subdisciplina dentro del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales de múltiples capas para modelar y resolver problemas extremadamente complejos. Su funcionamiento se basa en imitar el modo en que el cerebro humano procesa la información, a través de capas sucesivas de neuronas artificiales que extraen y transforman patrones de los datos de entrada.

Principios básicos de funcionamiento:

• Redes neuronales profundas:
  Se componen de muchas capas (de ahí el término "deep") de nodos o "neuronas", donde cada capa aprende características cada vez más abstractas de los datos.
• Aprendizaje supervisado y no supervisado:
  Puede trabajar bajo esquemas donde se le entregan ejemplos etiquetados (supervisado) o se le deja encontrar patrones por sí mismo (no supervisado).
• Backpropagation:
  El modelo ajusta los pesos de sus conexiones internas mediante un proceso llamado retropropagación del error, donde compara sus predicciones con los resultados reales y corrige sus errores iterativamente.
• Uso intensivo de datos y potencia de cálculo:
  Para que el deep learning sea efectivo, requiere grandes volúmenes de datos y una considerable capacidad computacional, normalmente a través de GPUs o entornos de computación distribuida.

Este enfoque permite que los sistemas de deep learning no solo "vean" o "escuchen" como lo haría un software tradicional, sino que "comprendan" patrones ocultos y realicen predicciones o clasificaciones con una precisión asombrosa.

Diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning

Aunque a menudo se utilizan indistintamente, inteligencia artificial, machine learning y deep learning son conceptos distintos, que conviene diferenciar para comprender el alcance de cada uno:

Inteligencia artificial (IA)

Es el campo general que engloba cualquier técnica que permita a las máquinas imitar funciones cognitivas humanas como el razonamiento, el aprendizaje, la percepción o la resolución de problemas. Incluye desde sistemas expertos tradicionales hasta agentes inteligentes.

Machine learning (aprendizaje automático)

Es una subcategoría de la IA centrada en dotar a las máquinas de la capacidad de aprender de los datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea. El machine learning incluye algoritmos como regresiones, árboles de decisión, SVM, entre otros.

Deep learning (aprendizaje profundo)

Es una rama especializada dentro del machine learning que utiliza redes neuronales profundas para resolver problemas complejos de manera más eficaz que los métodos clásicos. Mientras que el machine learning puede necesitar ingeniería manual de características, el deep learning extrae automáticamente esas características a partir de los datos brutos.

Una forma fácil de entenderlo es imaginarlo como círculos concéntricos: el deep learning está dentro del machine learning, y ambos están dentro de la gran esfera de la inteligencia artificial.

Para conocer más detalles sobre cómo se entrenan y aprenden estos sistemas, puedes profundizar en cómo aprende la IA, donde se explica de forma sencilla todo el proceso.

Aplicaciones más destacadas del deep learning

El deep learning no es solo teoría, sino que ya está implantado en numerosas aplicaciones que utilizamos diariamente o que impulsan los servicios más innovadores en sectores críticos:

Reconocimiento de voz y asistentes virtuales

Asistentes como Alexa, Siri o Google Assistant utilizan redes profundas para convertir la voz humana en texto y comprender las intenciones detrás de las preguntas o comandos, ofreciendo respuestas naturales y contextualmente relevantes.

Visión por computador

Desde el reconocimiento facial en dispositivos móviles hasta el análisis de imágenes médicas para la detección de enfermedades, el deep learning ha mejorado radicalmente la precisión y velocidad de los sistemas de visión artificial.

Traducción automática

Herramientas como Google Translate han pasado de traducciones rígidas a interpretaciones contextuales fluidas gracias al uso de redes neuronales profundas que entienden matices de lenguaje.

Vehículos autónomos

La conducción automática se apoya en deep learning para reconocer peatones, señales de tráfico, obstáculos y tomar decisiones de conducción en tiempo real, minimizando riesgos y optimizando trayectos.

Diagnóstico predictivo en salud

Modelos de deep learning analizan grandes volúmenes de datos médicos (imágenes, historiales, análisis genéticos) para prever enfermedades antes de que se manifiesten clínicamente, mejorando la prevención.

Generación de contenido

Modelos como GPT o DALL-E utilizan redes neuronales profundas para generar texto, imágenes o música original, abriendo nuevas posibilidades en el mundo creativo y en la generación de contenidos personalizados.

Estas aplicaciones están transformando la forma en que las empresas operan, creando oportunidades para quienes se apoyan en un buen partner tecnológico capaz de integrar estas innovaciones en sus procesos de forma eficiente.

Ventajas y limitaciones del deep learning

Como toda tecnología, el deep learning ofrece grandes ventajas, pero también presenta limitaciones que es importante considerar a la hora de plantear proyectos basados en esta técnica.

Ventajas

• Alta precisión: Cuando se dispone de suficiente cantidad de datos y potencia de cálculo, los modelos de deep learning alcanzan niveles de rendimiento que superan los métodos tradicionales.
• Aprendizaje automático de características: A diferencia de otros métodos, no es necesario diseñar manualmente qué características extraer de los datos; el modelo las aprende automáticamente.
• Capacidad de manejar datos no estructurados: Textos, imágenes, audios o vídeos son fuentes de información que el deep learning procesa eficazmente, abriendo puertas a nuevos usos y modelos de negocio.
• Escalabilidad: Los modelos pueden ser escalados horizontalmente mediante técnicas como el aprendizaje distribuido, permitiendo resolver problemas a nivel masivo.

Limitaciones

• Altas necesidades de datos: Para funcionar correctamente, los modelos de deep learning requieren enormes volúmenes de datos etiquetados, algo que no siempre está disponible.
• Consumo elevado de recursos: Entrenar redes profundas implica una inversión significativa en infraestructura tecnológica, especialmente en GPUs y servidores especializados.
• Falta de interpretabilidad: Muchos modelos funcionan como "cajas negras", lo que dificulta explicar cómo han llegado a una decisión, un problema en sectores regulados como el financiero o el médico.
• Sensibilidad a sesgos: Si los datos de entrenamiento contienen sesgos, el modelo puede replicarlos o amplificarlos, afectando a la equidad y la ética de los sistemas desplegados.

Por tanto, aunque el deep learning ofrece un potencial enorme, su implementación debe ser cuidadosa, con estrategias de datos robustas y con una supervisión activa para asegurar que los resultados sean fiables, éticos y sostenibles.

David Miralpeix

Socio fundador y CEO de AHORA

David Miralpeix es considerado el ideólogo de flexygo. Esta herramienta Low-code con IA integrada es el resultado de más de 33 años desarrollando software y liderando proyectos en sectores tan dispares como la Banca, Seguridad, Gabinetes jurídicos legales, Fabricación, Producción, Distribución, Servicios, Promoción, Calidad y Comercialización Inmobiliaria.