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Deep Learning

Aprendizaje Profundo
Tipo de Machine Learning que usa redes neuronales con muchas capas (de ahí lo de "profundo"). Es la tecnología detrás de los asistentes de voz, la traducción automática y los modelos como ChatGPT.
RED NEURONAL PROFUNDA Entrada Salida Cuanto más profunda (más capas), más capacidad de aprendizaje

El Deep Learning (aprendizaje profundo) es un subconjunto del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas (decenas o cientos). De ahí viene el término "profundo": cuantas más capas tiene la red, más "profunda" es.

Mientras que el Machine Learning tradicional necesita que un humano seleccione manualmente las características relevantes de los datos (color, forma, tamaño...), el Deep Learning aprende automáticamente qué características son importantes. Esto lo hace mucho más potente, pero también requiere muchos más datos y potencia de cálculo.

Es la tecnología detrás de los grandes avances recientes en IA: ChatGPT, DALL·E, los coches autónomos, la traducción automática, el reconocimiento de voz y mucho más.

💡 Ejemplos prácticos

ChatGPTUsa una red neuronal profunda con cientos de miles de millones de parámetros para entender y generar lenguaje humano.
Reconocimiento facialLos sistemas de desbloqueo facial usan Deep Learning para identificar tu cara desde cualquier ángulo y con distintas condiciones de luz.
Coches autónomosTesla y Waymo usan redes profundas para procesar en tiempo real las imágenes de múltiples cámaras y decidir cómo conducir.