Aprendizaje profundo: ¡Sumérgete en el mundo del aprendizaje automático!

¿Qué le viene a la mente cuando escucha el término “aprendizaje profundo”? Probablemente pienses en robots y máquinas inteligentes que se harán cargo de nuestro mundo en un futuro cercano, ¿verdad? Bueno, eso no es en absoluto lo que es el aprendizaje profundo. En términos sencillos, el aprendizaje profundo es un enfoque de IA que tiene como objetivo imitar el funcionamiento del cerebro humano para procesar grandes cantidades de datos y extraer patrones significativos de ellos para fomentar la toma de decisiones basada en datos.
Hoy en día, los datos lo gobiernan todo: es el nuevo rey del mundo digital en el que vivimos. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se centran en una sola cosa: aprovechar Big Data para impulsar la innovación. El interés en la tecnología de inteligencia artificial aumenta minuto a minuto y el aprendizaje profundo es el enfoque de vanguardia que está revolucionando todas las industrias. Según un informe de investigación reciente de Tractica , se estima que el mercado de la IA crecerá de 3200 millones en 2016 a 89 800 millones de dólares en 2025. Estas cifras solo refuerzan el hecho de que la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo desempeñarán un papel aún más importante en el desarrollo. y transformación del sector empresarial y de TI.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo está profundamente entrelazado con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. ¿Cómo, preguntas?
Como puede ver, el aprendizaje profundo es un subconjunto de ML que, a su vez, es un subconjunto de AI. Por lo tanto, mientras que la Inteligencia Artificial es el paraguas más amplio que se enfoca en enseñar a las máquinas cómo pensar de manera independiente e inteligente, ML es un enfoque de IA que tiene como objetivo crear algoritmos que puedan extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Deep Learning, por otro lado, es una rama de ML que utiliza un algoritmo específico, Neural Nets, para lograr el propósito final de ML.
Qué es el aprendizaje automático y por qué es importante

El aprendizaje profundo es una técnica exclusiva para desarrollar y entrenar redes neuronales. La estructura de una red neuronal se inspira en la estructura del cerebro humano, más precisamente, la corteza cerebral. Así, de forma similar a una corteza cerebral, una red neuronal artificial también tiene muchas capas de perceptrones interconectados. A diferencia de los enfoques de datos tradicionales que analizan datos en el método lineal, el aprendizaje profundo se basa en el enfoque no lineal de máquinas de entrenamiento para procesar datos. Los datos que se introducen en el sistema de aprendizaje profundo pasan a través de la red interconectada de capas ocultas.
Estas capas ocultas de la red neuronal procesan, analizan, modifican y manipulan los datos para determinar su relación con la variable objetivo. Cada nodo de la red tiene un peso específico, y cada vez que los datos pasan por un nodo, multiplica el valor de entrada por su peso. Este proceso continúa hasta que llega a la capa de salida, y la salida final se transforma en información valiosa. El aprendizaje profundo, por lo tanto, elimina el proceso de identificación manual de patrones ocultos en los datos.

Oportunidades de carrera en aprendizaje profundo

Cualquier persona en el mundo de TI debe haber oído hablar del aprendizaje profundo en algún momento de su carrera. Con la IA progresando a pasos agigantados, el campo del aprendizaje profundo también se está disparando. Dado que el aprendizaje profundo es un campo de investigación en rápido crecimiento, está creando enormes oportunidades laborales para las personas que se especializan en tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Hoy en día, la demanda de profesionales capacitados y capacitados en aprendizaje profundo, particularmente para ingenieros de aprendizaje profundo e investigadores de aprendizaje profundo, se ha multiplicado en los diversos paralelos de la industria.

Según un informe de 2017 de Grand View Research, Inc. , se prevé que el mercado de aprendizaje profundo en los EE. UU. alcance los 10 200 millones de dólares para 2025.

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Ingresos del mercado de aprendizaje profundo en los EE. UU. (2014-25)

De acuerdo con las últimas estadísticas de Indeed , el salario promedio de los profesionales de aprendizaje profundo en los EE. UU. oscila entre $ 71,935 / año para un científico de investigación de aprendizaje profundo y $ 140,856 / año para un ingeniero de visión artificial de aprendizaje profundo.

Habilidades requeridas para una exitosa carrera de aprendizaje profundo

Dado que el aprendizaje profundo es un subconjunto de ML, las habilidades requeridas para el aprendizaje profundo son prácticamente las mismas que se requieren para ML. A estas alturas ya habrás adivinado que los conocimientos de programación son imprescindibles aquí. Las bibliotecas de aprendizaje profundo más populares están escritas en R y Python. Por lo tanto, si está bien versado en cualquiera de estos dos idiomas, será suficiente. Además de poseer un amplio conocimiento de los fundamentos de la informática y la programación, también debe tener una base sólida en matemáticas, estadística y probabilidad, y modelado de datos.
Una parte importante del trabajo de un ingeniero de aprendizaje profundo es diseñar algoritmos y sistemas que puedan comunicarse sin problemas e integrar otros componentes de software que ya existen. Por lo tanto, las habilidades de diseño de software son imprescindibles en este campo. También debe sentirse cómodo trabajando con bibliotecas y algoritmos de ML estándar, incluidos MLib, TensorFlow y CNTK.

Aprendizaje profundo en el mundo real

El aprendizaje profundo ha penetrado en casi todos los aspectos significativos de nuestras vidas. Ya sea que nos demos cuenta o no, las tecnologías de aprendizaje profundo están en todas partes a nuestro alrededor. Organizaciones y empresas de todo el mundo están aprovechando la tecnología de aprendizaje profundo para impulsar innovaciones como automóviles autónomos y chatbots para desarrollar servicios útiles como prevención de fraude, análisis predictivo, automatización de tareas y mucho más.
¡Veamos ahora algunos de los mejores casos de uso del aprendizaje profundo en el mundo real!

• • Uno de los ejemplos más excelentes de tecnología de aprendizaje profundo son las listas de recomendaciones personalizadas en plataformas en línea como Netflix, Amazon y Facebook. Los gigantes de las redes sociales y en línea tienen acceso a un tesoro de datos generados por los usuarios. Usando técnicas de aprendizaje profundo, pueden extraer información útil de los datos generados por los usuarios que luego se utilizan para crear una lista personalizada de sugerencias para usuarios individuales de acuerdo con sus gustos y preferencias.

• • Las redes de aprendizaje profundo son capaces de analizar con éxito comportamientos en tiempo real. DeepGlint es una solución de aprendizaje profundo que puede obtener información en tiempo real sobre el comportamiento de cualquier objeto, ya sean humanos u objetos inanimados como automóviles.

• • El reconocimiento de imágenes es otra aplicación del aprendizaje profundo. El reconocimiento de imágenes tiene como objetivo reconocer e identificar objetos dentro de las imágenes al mismo tiempo que comprende el contenido y el contexto de la imagen. AlchemyAPI ha estado desarrollando tecnología de reconocimiento de imágenes durante bastante tiempo. CamFind es una aplicación móvil que utiliza la API de AlchemyVision: no solo puede informar a los usuarios sobre los objetos en una imagen, sino que también puede decirles dónde pueden comprar esos objetos.

• • Las aplicaciones de aprendizaje profundo también se han abierto camino en el mundo de la publicidad. Las redes publicitarias y los especialistas en marketing aprovechan la tecnología de aprendizaje profundo para crear publicidad predictiva basada en datos, publicidad gráfica dirigida y publicidad de ofertas en tiempo real (RTB), por nombrar algunas. Por ejemplo, Baidu, un motor de búsqueda chino, utiliza el aprendizaje profundo para predecir el contenido y los métodos publicitarios con los que los usuarios pueden identificarse. Esto ayuda a aumentar los ingresos de la empresa.

• Muchas empresas utilizan el reconocimiento de patrones impulsado por el aprendizaje profundo para detectar y prevenir el fraude. PayPal ha tenido éxito en la prevención de transacciones de pago y compras fraudulentas. Ha logrado esto con la ayuda de H2O (una plataforma de análisis predictivo de código abierto) que utiliza algoritmos ML avanzados para analizar datos en tiempo real para verificar cualquier anomalía que insinúe actividades fraudulentas y amenazas de seguridad.

Estos son solo algunos casos de uso de aprendizaje profundo de una gran cantidad de otros proyectos innovadores del mundo real. El aprendizaje profundo, como AI y ML, todavía está emergiendo y desarrollándose. En el futuro, el aprendizaje profundo junto con la IA y el ML allanarán el camino para más innovaciones revolucionarias que transformarán por completo nuestras vidas de maneras que aún no podemos imaginar.