{"id":3427,"date":"2025-10-05T00:00:00","date_gmt":"2025-10-04T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/deep-learning\/"},"modified":"2025-10-07T14:58:19","modified_gmt":"2025-10-07T12:58:19","slug":"deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/en\/deep-learning","title":{"rendered":"Deep learning"},"content":{"rendered":"

El deep learning o aprendizaje profundo es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico mediante el cual se le instruye a los ordenadores a completar tareas de igual forma que la mente humana<\/strong>. Es ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas conocimientos a trav\u00e9s de la experiencia, es decir, aprender a partir de ejemplos. <\/p>\n

Por ejemplo, el deep learning es una tecnolog\u00eda indispensable para los veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/strong>, ya que les permite reconocer una se\u00f1al de tr\u00e1fico o distinguir entre un peat\u00f3n y una farola. En definitiva, se trata de alcanzar resultados a partir de conocimientos que antes la m\u00e1quina no ten\u00eda.<\/p>\n

Mediante el deep learning<\/strong>, un modelo computacional interioriza tareas de clasificaci\u00f3n a partir de im\u00e1genes, texto o sonido, rozando una rigurosidad sin precedentes que supera en muchas ocasiones las capacidades humanas.<\/p>\n

Para poder entrenar a una m\u00e1quina empleando el deep learning se necesita una cantidad ingente de informaci\u00f3n etiquetada<\/strong> y validada, adem\u00e1s de una GPU con una potencia excelente para poder reducir lo m\u00e1ximo posible el tiempo de aprendizaje de la m\u00e1quina.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el deep learning?<\/h2>\n

Los programas inform\u00e1ticos que emplean el deep learning aprenden de la misma manera que un beb\u00e9<\/strong>, por ejemplo, aprende a identificar un perro. Los algoritmos en la jerarqu\u00eda implementan una transformaci\u00f3n no linear de la informaci\u00f3n que reciben y parte de lo aprendido para crear un modelo estad\u00edstico como respuesta.<\/p>\n

As\u00ed pues, solo hay que exponer al programa a muchos inputs hasta que alcance un nivel de exactitud impecable. La acci\u00f3n de proporcionar muchos inputs a un programa o m\u00e1quina se denomina \u201citeraci\u00f3n\u201d, y es precisamente esta repetici\u00f3n por lo que llamamos a esta disciplina \u201cprofunda\u201d.<\/p>\n

La \u00fanica limitaci\u00f3n del deep learning<\/strong> es que realmente no puede realmente inventarse nada por s\u00ed mismo, sino que se basa totalmente en los datos y en su correcci\u00f3n. Por tanto, los outputs que aporte una m\u00e1quina mediante el deep learning ser\u00e1n acertados en la medida en la que los inputs sean correctos y objetivos. A su vez, los outputs o predicciones que d\u00e9 una m\u00e1quina se circunscriben a los inputs que ha recibido sin ir m\u00e1s all\u00e1.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre deep learning y machine learning?<\/h2>\n

In the machine learning <\/strong>tradicional, el programador que aporta los inputs ha de ser espec\u00edfico en extremo y llevar al programa pr\u00e1cticamente de la mano para que pueda, por ejemplo, identificar un elemento como un perro en una imagen.<\/p>\n

Por su parte, en el deep learning se le muestra al programa una cantidad inmensa de inputs desetiquetados y desestructurados<\/strong> que, a trav\u00e9s de miles de iteraciones, procesar\u00e1 en cuesti\u00f3n de minutos para poder identificar y diferenciar las im\u00e1genes en las que sale un perro. <\/p>\n

Gracias a algunas innovaciones tecnol\u00f3gicas como el big data<\/a> or the cloud computing<\/a>, podemos recopilar los datos suficientes para crear la elevada cantidad de inputs necesarios para el deep learning.<\/p>\n

As\u00ed pues, el deep learning<\/strong> and the machine learning<\/a> se diferencian en que el deep learning necesita muchos m\u00e1s recursos que el machine learning, pero es m\u00e1s riguroso y r\u00e1pido, adem\u00e1s de no necesitar supervisi\u00f3n constante por parte de los programadores.<\/p>\n

Ejemplos de deep learning<\/h2>\n
    \n
  • Atenci\u00f3n al cliente:<\/strong> En las p\u00e1ginas web se est\u00e1n entrenando chatbots a partir de peticiones y respuestas para mejorar la atenci\u00f3n al cliente en calidad y rapidez.<\/li>\n
  • Text generation:<\/strong> Las m\u00e1quinas y programas est\u00e1n aprendiendo c\u00f3mo imitar la gram\u00e1tica, l\u00e9xico y estilo de un texto para replicarlo en un texto totalmente original.<\/li>\n
  • Dominio militar:<\/strong> El deep learning se est\u00e1 empleando para detectar zonas seguras y no seguras.<\/li>\n
  • Dise\u00f1o:<\/strong> Con el deep learning las fotos en blanco y negro pueden colorearse, algo que presupon\u00eda antes una ardua labor.<\/li>\n
  • Medicina:<\/strong> En oncolog\u00eda se est\u00e1 implementando el deep learning para diferenciar las c\u00e9lulas cancerosas de las no cancerosas.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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