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El Deep Learning o aprendizaje profundo es un elemento importante de la ciencia de datos, que incluye estadísticas y modelos predictivos. Es extremadamente beneficioso para los científicos de datos que tienen la tarea de recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos; el aprendizaje profundo hace que este proceso sea más rápido y sencillo.

El aprendizaje profundo (Deep Learning) es un tipo o subcampo de aprendizaje automático (Machine Learning) e inteligencia artificial (IA) que imita la forma en que los humanos obtienen ciertos tipos de conocimiento.
El aprendizaje profundo se puede considerar como una forma de automatizar el análisis predictivo. Si bien los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales son lineales, los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de complejidad y abstracción cada vez mayores.
El aprendizaje profundo automatiza gran parte de la parte del proceso de extracción de características, lo que elimina parte de la intervención humana manual requerida y permite el uso de conjuntos de datos más grandes. Puede pensar en el aprendizaje profundo como "aprendizaje automático escalable".

El aprendizaje profundo (Deep Learning) lleva a cabo el proceso de aprendizaje automático (Machine Learning) usando una red neuronal artificial que se compone de un número de niveles jerárquicos. En el nivel inicial de la jerarquía la red aprende algo simple y luego envía esta información al siguiente nivel. El siguiente nivel toma esta información sencilla, la combina, compone una información algo un poco más compleja, y se lo pasa al tercer nivel, y así sucesivamente.

Se pueden utilizar varios métodos para crear modelos sólidos de aprendizaje profundo:
• Decadencia de la tasa de aprendizaje: La tasa de aprendizaje es un hiperparámetro —un factor que define el sistema o establece las condiciones para su funcionamiento antes del proceso de aprendizaje— que controla cuánto cambio experimenta el modelo en respuesta al error estimado cada vez que se modifican los pesos del modelo. Las tasas de aprendizaje que son demasiado altas pueden resultar en procesos de entrenamiento inestables o en el aprendizaje de un conjunto de pesos subóptimo. Las tasas de aprendizaje que son demasiado pequeñas pueden producir un proceso de capacitación prolongado que tiene el potencial de atascarse.
El método de disminución de la tasa de aprendizaje —también llamado recocido de la tasa de aprendizaje o tasas de aprendizaje adaptativas— es el proceso de adaptar la tasa de aprendizaje para aumentar el rendimiento y reducir el tiempo de capacitación. Las adaptaciones más fáciles y comunes de la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento incluyen técnicas para reducir la tasa de aprendizaje con el tiempo.
• Transferir aprendizaje: Este proceso implica perfeccionar un modelo previamente entrenado; requiere una interfaz para el interior de una red preexistente. Primero, los usuarios alimentan la red existente con nuevos datos que contienen clasificaciones previamente desconocidas. Una vez que se realizan los ajustes a la red, se pueden realizar nuevas tareas con capacidades de categorización más específicas. Este método tiene la ventaja de requerir muchos menos datos que otros, reduciendo así el tiempo de cálculo a minutos u horas.
• Entrenar desde cero: Este método requiere que un desarrollador recopile un gran conjunto de datos etiquetados y configure una arquitectura de red que pueda aprender las características y el modelo. Esta técnica es especialmente útil para aplicaciones nuevas, así como para aplicaciones con una gran cantidad de categorías de salida. Sin embargo, en general, es un enfoque menos común, ya que requiere cantidades excesivas de datos, lo que hace que la capacitación demore días o semanas.
• Abandonar: Este método intenta resolver el problema del sobreajuste en redes con grandes cantidades de parámetros al soltar aleatoriamente unidades y sus conexiones de la red neuronal durante el entrenamiento. Se ha comprobado que el método de abandono puede mejorar el rendimiento de las redes neuronales en tareas de aprendizaje supervisado en áreas como reconocimiento de voz, clasificación de documentos y biología computacional.

Los campos específicos en los que se utiliza actualmente el aprendizaje profundo incluyen los siguientes:
• Experiencia del cliente: Los modelos de aprendizaje profundo ya se están utilizando para chatbots. Y, a medida que continúa madurando, se espera que se implemente el aprendizaje profundo en varias empresas para mejorar la experiencia del cliente (CX) y aumentar la satisfacción del cliente.
• Generación de texto: A las máquinas se les enseña la gramática y el estilo de un texto y luego utilizan este modelo para crear automáticamente un texto completamente nuevo que coincida con la ortografía, la gramática y el estilo correctos del texto original.
• Aeroespacial y militar: El aprendizaje profundo se está utilizando para detectar objetos de satélites que identifican áreas de interés, así como zonas seguras o inseguras para las tropas.
• Automatización industrial: El aprendizaje profundo está mejorando la seguridad de los trabajadores en entornos como fábricas y almacenes al proporcionar servicios que detectan automáticamente cuando un trabajador u objeto se está acercando demasiado a una máquina.
• Añadir color: Se puede agregar color a fotos y videos en blanco y negro utilizando modelos de aprendizaje profundo. En el pasado, este era un proceso manual que consumía mucho tiempo.
• Investigación médica: Los investigadores del cáncer han comenzado a implementar el aprendizaje profundo en su práctica como una forma de detectar automáticamente las células cancerosas.
• Visión por computador: El aprendizaje profundo ha mejorado enormemente la visión por computadora, proporcionando a las computadoras una precisión extrema para la detección de objetos y la clasificación, restauración y segmentación de imágenes.