"Deep Learning": ¿Qué es y cómo aprovecharlo?

Esta técnica de aprendizaje, calificada como el futuro computacional, beneficia a los profesionales enfocados en las áreas comerciales y de análisis de datos




La inteligencia artificial realiza acciones que maximizan las posibilidades de éxito de una tarea en particular a través de máquinas bajo un esquema computarizado. En tanto, el “Machine Learning”, es un aprendizaje que se describe como un tipo de técnica de inteligencia artificial donde las computadoras aprenden a hacer algo sin ser programadas para ello, según explica indracompany.com.


En ese sentido, “el ‘Deep Learning’ es un aprendizaje profundo que se define como un algoritmo automático estructurado o jerárquico que emula el aprendizaje humano con el fin de obtener ciertos conocimientos”, así lo explica smartpanel.com. Es decir que este tipo de aprendizaje no necesita de pasos previstos programados porque su propio sistema es capaz de entender por sí mismo para realizar una tarea, aunque previamente sí tuvo que haber un entrenamiento.



En la jerarquía de la red, el “Deep Learning” aprende algo simple y después manda esa información a un siguiente nivel, el cual a su vez toma esos datos y los combina, traduciéndose en información un poco más compleja, que justo se va a otro nivel para continuar con un desarrollo que va avanzando gradualmente en un esquema más sofisticado.



En la actualidad, según explica indracompany.com el “Deep Learning”: “Se aplica en la utilización de imágenes en lugar de palabras clave para buscar productos de una empresa, o artículos similares, identificar marcas y logotipos de compañías en fotografías publicadas en redes sociales, en la monitorización de en tiempo real de reacciones (de los usuario) en canales online durante el lanzamiento de productos y orientación de anuncios y predicción de las preferencias de los clientes”, entre otros temas similares como identificar clientes potenciales, conocer sus opiniones y actitudes en distintos canales y hasta detectar fraudes.


Es decir que todo este conocimiento generado a partir de aplicar el aprendizaje del “Deep Learning” puede beneficiar mucho a una empresa que recién quiere lanzar un producto para entender mejor a su público meta, saber cuáles son sus intereses y afinidades, generar respuestas más certeras a sus necesidades, entender mejor cómo se desenvuelve el mercado de una manera más eficiente y autónoma para vender su producto o servicio sin la incertidumbre de la prueba y error.


Justo como la oferta y la demanda de productos y servicios es tan global donde la publicidad juega un papel muy importante porque el usuario busca sentirse único y atendido ante el problema o la necesidad que quiere resolver, poner en práctica el “Deep Learning” para una empresa es una herramienta tecnológica que puede optimizar mejor el éxito de su proyecto.


“El ‘Deep Learning’ funciona reduciendo errores, y tratando de aumentar el intervalo de confianza”, expresa smartpanel.com, destacando que para que la máquina aprenda, tiene que pasar por un proceso didáctico, “el cual combina un aprendizaje supervisado y un aprendizaje no supervisado”, poniendo como ejemplo que una persona tendría que etiquetar una imagen determinada y la máquina en este caso, encontrará sus propios patrones para establecer relaciones a partir de los datos aportados en primera instancia.


Subraya la revista muyinteresante.com que el aprendizaje profundo de máquinas, mejor conocido como “Deep Learning”, está tan en boga en la época contemporánea, que es y será una de las áreas de las nuevas tecnologías que necesitará más demanda de profesionales. Un campo de estudio y profesionalización que puede ser de mucho interés para estudiantes atraídos por la informática y las ciencias computacionales.


¿Qué estudiar para trabajar bajo la técnica de “Deep Learning”?

Si quieres cursar una carrera teniendo en mente ser científico de datos y/o desarrollador de inteligencia artificial, la opción natural es entrar a una licenciatura o ingeniería en Análisis de Sistemas o similares como Ciencias de la Computación o Informática. Otra opción es estudiar matemáticas o física.


TOMA NOTA

Requisitos para cursar un master en “Deep Learning”

Competencias Lingüísticas: Debido a los constantes avances en el campo, es necesario tener un nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica. Además, es importante conocer diferentes lenguajes de programación informática.

Competencias Informáticas: Son imprescindibles conocimientos en actividades computacionales tanto por la materia de estudio como por ser una actividad eminentemente tecnológica y práctica.

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