Aprendizaje profundo para niños
El aprendizaje profundo (conocido en inglés como deep learning) es una parte del aprendizaje automático. Imagina que es como enseñar a las computadoras a pensar de una manera que se parece a cómo funciona nuestro cerebro. Utiliza algoritmos especiales que procesan la información en muchas capas, como si fueran diferentes niveles de entendimiento.
El objetivo principal del aprendizaje profundo es que las computadoras puedan aprender a reconocer patrones, clasificar cosas y hacer predicciones con mucha precisión. Por ejemplo, puede ayudar a una computadora a saber si una foto muestra un gato o un perro, o a entender lo que decimos cuando hablamos.
Esta tecnología ha sido muy útil en áreas como la visión artificial (para que las computadoras "vean" y entiendan imágenes), el reconocimiento del habla (para que entiendan lo que decimos) y el procesamiento de sonidos. Gracias a esto, las computadoras pueden hacer tareas que antes eran muy difíciles para ellas.
Contenido
¿Qué es el Aprendizaje Profundo?
Aunque no hay una sola definición perfecta, el aprendizaje profundo se basa en la idea de usar muchas capas de procesamiento para entender los datos. Piensa en ello como si la información pasara por varios filtros, y cada filtro la transforma un poco para encontrar cosas importantes.
¿Cómo funciona el Aprendizaje Profundo?
El aprendizaje profundo tiene algunas características clave que lo hacen especial:
- Capas que transforman la información: Los programas de aprendizaje profundo usan varias capas. Cada capa cambia los datos de una manera especial, lo que permite al sistema aprender cosas muy complejas. Es como si cada capa descubriera una parte diferente del rompecabezas.
- Aprender en diferentes niveles: El aprendizaje profundo organiza la información en varios niveles. Las primeras capas aprenden cosas básicas, como líneas o formas en una imagen. Las capas siguientes combinan esas cosas básicas para formar ideas más complejas, como reconocer una cara completa.
- Aprender con o sin ejemplos: Los sistemas de aprendizaje profundo pueden aprender de dos maneras. A veces, se les dan datos con "etiquetas" (por ejemplo, fotos de gatos marcadas como "gato"). Esto se llama aprendizaje supervisado. Otras veces, tienen que encontrar patrones por sí mismos en datos sin etiquetas, lo que se conoce como aprendizaje no supervisado.
En resumen, el aprendizaje profundo usa muchas capas para aprender a entender los datos de forma organizada, ya sea con ejemplos o descubriendo patrones por sí mismo.
La diferencia entre el aprendizaje profundo y el "poco profundo" es el número de capas que usan. Los sistemas "poco profundos" usan pocas capas, mientras que los de aprendizaje profundo usan muchas más. Esto les permite aprender cosas mucho más complicadas.
¿Cómo se usa el Aprendizaje Profundo en la Nube?
Entrenar los programas de aprendizaje profundo requiere mucha potencia de computadora. Por eso, se usan herramientas especiales y servicios en la nube.
¿Por qué las GPU son importantes para el Aprendizaje Profundo?
Las GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico) son como cerebros superrápidos para las computadoras. Son muy buenas para hacer muchos cálculos al mismo tiempo. Esto es perfecto para el aprendizaje profundo, porque acelera mucho el entrenamiento de los modelos.
Gracias a las GPU, el tiempo para enseñar a estos programas se ha reducido mucho. Esto ha permitido que el aprendizaje profundo se use en muchos campos, como la biología. Por ejemplo, se han usado para analizar imágenes médicas y ayudar a los médicos a identificar ciertas partes del cuerpo.
Servicios en la Nube para el Aprendizaje Profundo
Grandes empresas de tecnología ofrecen servicios en la nube que incluyen acceso a estas potentes GPU. Esto significa que las personas y empresas pueden usar el aprendizaje profundo sin tener que comprar computadoras muy caras. Es como alquilar una supercomputadora por el tiempo que la necesites.
Google Cloud y TensorFlow
Google tiene una plataforma especial para el aprendizaje automático. Esta plataforma usa una herramienta llamada TensorFlow, que es de código abierto (lo que significa que cualquiera puede usarla y mejorarla). Ofrece modelos ya entrenados y herramientas para que los usuarios creen sus propios modelos de aprendizaje profundo.
Hardware para el Aprendizaje Profundo
El gran avance del aprendizaje profundo en los últimos años se debe tanto a los nuevos programas como a las mejoras en el hardware de las computadoras. Las GPU, que a menudo están diseñadas especialmente para tareas de inteligencia artificial, son ahora las preferidas para entrenar modelos grandes de aprendizaje profundo, superando a las CPU (las unidades de procesamiento central normales).
Se ha calculado que la cantidad de potencia de cálculo necesaria para entrenar modelos de aprendizaje profundo ha crecido muchísimo. Un estudio mostró que la potencia usada en los proyectos más grandes de aprendizaje profundo se multiplicó por 300.000 veces entre 2012 y 2017. ¡Esto significa que la necesidad de cálculo se duplicaba cada pocos meses!
Véase también
En inglés: Deep learning Facts for Kids
- Aprendizaje automático antagónico
- Procesador de aprendizaje profundo (DLP)
- Red de estado de eco
- Reservoir computing
- Transformador de visión
- Red neuronal residual
- Hiperparámetro (aprendizaje automático)
- Aprendizaje por conjuntos
- Isolation forest
