Deep Learning
Aprendizaje profundo
En una frase
Deep Learning: un tipo de machine learning que usa redes neuronales con muchas capas para aprender representaciones cada vez más abstractas de los datos.
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Explícamelo fácil
El Deep Learning usa redes neuronales con muchas capas apiladas. Cada capa transforma la información un poco: en una red que reconoce rostros, las primeras capas detectan bordes, las intermedias detectan ojos o narices y las últimas reconocen caras completas.
Lo «profundo» se refiere a esa cantidad de capas. Su gran ventaja es que aprende sola qué características son importantes, sin que una persona tenga que diseñarlas.
Nivel técnico
Profundizando
Un modelo profundo compone muchas funciones parametrizadas: f(x) = f_L(…f_2(f_1(x))). Cada capa aplica una transformación lineal seguida de una función de activación no lineal. Los parámetros se aprenden con Backpropagation y Gradient Descent.
Su éxito desde 2012 se explica por la disponibilidad de grandes datasets, GPUs y mejoras como las conexiones residuales, la normalización y arquitecturas como CNNs y Transformers. Una de sus propiedades clave es el aprendizaje de representaciones: las capas internas construyen Embeddings útiles para muchas tareas.
¿Por qué importa?
Todo lo que hoy llamamos IA avanzada —LLMs, generación de imágenes, reconocimiento de voz— es deep learning.
¿Dónde se utiliza?
- Reconocimiento de voz
- Visión por computadora
- Traducción
- Modelos de lenguaje
- Generación de imágenes
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.
Continúa aprendiendo
- Neural NetworkUn modelo formado por capas de unidades simples conectadas entre sí, que aprende ajustando la fuerza de esas conexiones.
- TransformerUna arquitectura de red neuronal que procesa secuencias usando mecanismos de atención para relacionar cada elemento con todos los demás.
- EmbeddingsUna forma de convertir información como palabras, imágenes o documentos en listas de números que una computadora puede comparar matemáticamente.