Aprendizaje profundo
Tabla de contenido
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- ¿Qué es el aprendizaje profundo?
- Cómo funciona el aprendizaje profundo
- Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático
- Consideraciones Especiales
- Un examen de aprendizaje profundo
- Preguntas frecuentes
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una función de inteligencia artificial (IA) que imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos y la creación de patrones para su uso en la toma de decisiones. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en inteligencia artificial que tiene redes capaces de aprender sin supervisión a partir de datos que no están estructurados o etiquetados. También conocido como aprendizaje neuronal profundo o red neuronal profunda.
Conclusiones clave
- El aprendizaje profundo es una función de inteligencia artificial que imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos para su uso en la detección de objetos, el reconocimiento del habla, la traducción de idiomas y la toma de decisiones.
- La IA de aprendizaje profundo puede aprender sin supervisión humana, basándose en datos que no están estructurados ni etiquetados.
- El aprendizaje profundo, una forma de aprendizaje automático, se puede utilizar para ayudar a detectar fraudes o blanqueo de dinero, entre otras funciones.
Cómo funciona el aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo ha evolucionado de la mano de la era digital, que ha provocado una explosión de datos en todas las formas y en todas las regiones del mundo. Estos datos, conocidos simplemente como big data, se obtienen de fuentes como las redes sociales, los motores de búsqueda de Internet, las plataformas de comercio electrónico y los cines en línea, entre otros. Esta enorme cantidad de datos es fácilmente accesible y se puede compartir a través de aplicaciones fintech como la computación en la nube.
Sin embargo, los datos, que normalmente no están estructurados, son tan amplios que los humanos podrían tardar décadas en comprenderlos y extraer información relevante. Las empresas se dan cuenta del increíble potencial que puede resultar de desentrañar esta gran cantidad de información y se están adaptando cada vez más a los sistemas de inteligencia artificial para el soporte automatizado.
El aprendizaje profundo desentraña enormes cantidades de datos no estructurados que normalmente los humanos tardarían décadas en comprender y procesar.
Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático
Una de las técnicas de IA más comunes que se utilizan para procesar big data es el aprendizaje automático, un algoritmo autoadaptativo que obtiene análisis y patrones cada vez mejores con la experiencia o con los datos recién agregados.
Si una empresa de pagos digitales quisiera detectar la ocurrencia o el potencial de fraude en su sistema, podría emplear herramientas de aprendizaje automático para este propósito. El algoritmo computacional integrado en un modelo de computadora procesará todas las transacciones que ocurren en la plataforma digital, encontrará patrones en el conjunto de datos y señalará cualquier anomalía detectada por el patrón.
El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, utiliza un nivel jerárquico de redes neuronales artificiales para llevar a cabo el proceso de aprendizaje automático. Las redes neuronales artificiales se construyen como el cerebro humano, con nodos neuronales conectados entre sí como una red. Mientras que los programas tradicionales construyen análisis con datos de forma lineal, la función jerárquica de los sistemas de aprendizaje profundo permite a las máquinas procesar datos con un enfoque no lineal.
El fabricante de productos electrónicos Panasonic ha estado trabajando con universidades y centros de investigación para desarrollar tecnologías de aprendizaje profundo relacionadas con la visión por computadora.
Consideraciones Especiales
Un enfoque tradicional para detectar el fraude o el lavado de dinero podría depender de la cantidad de transacción resultante, mientras que una técnica no lineal de aprendizaje profundo incluiría el tiempo, la ubicación geográfica, la dirección IP, el tipo de minorista y cualquier otra característica que pueda apuntar a fraudulentas. actividad. La primera capa de la red neuronal procesa una entrada de datos sin procesar como el monto de la transacción y la pasa a la siguiente capa como salida. La segunda capa procesa la información de la capa anterior al incluir información adicional como la dirección IP del usuario y transmite su resultado.
La siguiente capa toma la información de la segunda capa e incluye datos sin procesar como la ubicación geográfica y hace que el patrón de la máquina sea aún mejor. Esto continúa en todos los niveles de la red neuronal.
Un ejemplo de aprendizaje profundo
Usando el sistema de detección de fraude mencionado anteriormente con aprendizaje automático, se puede crear un ejemplo de aprendizaje profundo. Si el sistema de aprendizaje automático creó un modelo con parámetros basados en la cantidad de dólares que un usuario envía o recibe, el método de aprendizaje profundo puede comenzar a basarse en los resultados ofrecidos por el aprendizaje automático.
Cada capa de su red neuronal se basa en su capa anterior con datos agregados como un minorista, remitente, usuario, evento de redes sociales, puntaje de crédito, dirección IP y una serie de otras características que pueden tardar años en conectarse si son procesadas por un humano. ser. Los algoritmos de aprendizaje profundo están entrenados no solo para crear patrones a partir de todas las transacciones, sino también para saber cuándo un patrón indica la necesidad de una investigación fraudulenta. La capa final transmite una señal a un analista que puede congelar la cuenta del usuario hasta que finalicen todas las investigaciones pendientes.
El aprendizaje profundo se utiliza en todas las industrias para una serie de tareas diferentes. Las aplicaciones comerciales que utilizan el reconocimiento de imágenes, las plataformas de código abierto con aplicaciones de recomendación para el consumidor y las herramientas de investigación médica que exploran la posibilidad de reutilizar medicamentos para nuevas dolencias son algunos de los ejemplos de incorporación del aprendizaje profundo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo, también conocido como redes neuronales profundas o aprendizaje neuronal, es una forma de inteligencia artificial (IA) que busca replicar el funcionamiento de un cerebro humano. Es una forma de aprendizaje automático, con funciones que operan en un proceso de toma de decisiones no lineal. El aprendizaje profundo se produce cuando se toman decisiones sobre datos no estructurados sin supervisión. El reconocimiento de objetos, el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas son algunas de las tareas que se realizan a través del aprendizaje profundo.
¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
Como subconjunto del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales jerárquicas para analizar datos. Los códigos de neuronas están vinculados entre sí dentro de estas redes neuronales jerárquicas, similar al cerebro humano. A diferencia de otros programas lineales tradicionales en máquinas, la estructura jerárquica del aprendizaje profundo le permite adoptar un enfoque no lineal, procesando datos en una serie de capas, cada una de las cuales integrará niveles posteriores de información adicional.
¿Qué es un ejemplo de aprendizaje profundo?
Cuando se utiliza el aprendizaje profundo para detectar fraudes, aprovechará varias señales, como la dirección IP, la puntuación de crédito, el minorista o el remitente, por nombrar algunas. En la primera capa de su red neuronal artificial, analizará la cantidad enviada. En una segunda capa, se basará en esta información e incluirá la dirección IP, por ejemplo. En la tercera capa, el puntaje crediticio se agregará a la información existente, y así sucesivamente hasta que se tome una decisión final.