Deep Learning y sus múltiples aplicaciones

En los últimos años ha aumentado la popularidad y el uso de algoritmos basados ​​en Deep Learning debido a la multitud de campos en los que es posible aplicarlos y los buenos resultados que ofrece esta solución.

¿Para qué sirve el aprendizaje profundo?

El principal objetivo de los algoritmos de Deep Learning es lograr tareas que un humano realizaría casi automáticamente pero que se vuelven complejas para una máquina. Un ejemplo sería poder detectar e identificar todos los elementos de una imagen . Hoy en día, Deep Learning es considerado el mejor clasificador de imágenes y representa el estado del arte en Computer Vision. Estos algoritmos son los más utilizados actualmente y el principal objeto de investigación en ese campo.

¿En qué se basa Deep Learning y cómo funciona?

Deep Learning es una rama de la Inteligencia Artificial basada en el uso de redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales están inspiradas en el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. De la misma forma que una neurona recibe y transmite impulsos eléctricos, una neurona artificial recibe información que es transformada y enviada a otras neuronas adyacentes. De esta forma, la información se transforma a medida que es transmitida por todas las neuronas hasta llegar al final de la red. Finalmente, la red ofrecerá una salida con los resultados que ha obtenido en función de los datos que ha recibido como entrada, de cómo ha sido entrenada y la finalidad para la que se está utilizando.

Es necesario entrenar a la red porque necesita aprender de los datos que se le proporcionan. A medida que se entrena una red con información, va modificando sus neuronas hasta que es capaz de sacar las conclusiones correctas, incluso con datos que no se han proporcionado previamente. Por ejemplo, si introducimos imágenes en una red indicando cuáles son perros y cuáles no, la red acabará aprendiendo a encontrar perros en cualquier imagen nueva que se aporte. De esta forma, Deep Learning se puede aplicar en varios campos con múltiples objetivos, desde la lectura de textos manuscritos, hasta averiguar la edad de una persona a partir de una imagen.

¿En qué aplicaciones se utiliza Deep Learning?

Actualmente, Deep Learning se utiliza en una gran cantidad de aplicaciones que se usan en el día a día, como el traductor de Google; en asistentes virtuales como Siri, Cortana y Google Assistant, que utilizan algoritmos de Deep Learning para el reconocimiento de voz; clasificación de correos electrónicos e incluso para sistemas de seguridad que hacen uso del reconocimiento facial. Otro de los ámbitos en los que se aplica el Deep Learning, es en algo tan complejo como los coches autónomos, que cada día están más cerca de convertirse en realidad.

En el caso de fábricas, por ejemplo, se puede utilizar para reconocer piezas nuevas que no han sido introducidas previamente en el sistema, ya que el algoritmo Deep Learning ha 'estudiado' otras fotos anteriores en las que se ha indicado qué es una pieza y cuando se ha introducido una pieza nueva en el sistema, se ha reconocido como tal sin tener que indicarlo.

Otra aplicación muy importante en las fábricas es el reconocimiento inteligente de defectos . Una vez que el sistema ha sido entrenado con diferentes defectos (forma, tamaño, geometría…), es posible que el sistema pueda reconocer nuevos defectos porque ha aprendido de qué se trata. Es una aplicación muy interesante debido a la variabilidad de defectos es común no poder categorizar todos al principio.

Como estamos viendo, el campo de actuación del Deep Learning es muy amplio, y es en la Industria 4.0, en concreto en la Visión por Computador, donde más posibilidades y mayores avances se están produciendo. Estos algoritmos, combinados con la Visión por Computador nos permiten realizar tareas como medir distancias, predecir fallos, detectar objetos o leer textos. Funciones que, hasta ahora, requerían la intervención humana y para las que era necesaria una gran inversión de tiempo, pudieron automatizarse gracias al Deep Learning.

Estas son solo algunas de las muchas aplicaciones que Deep Learning nos ofrece en la actualidad, y que serán muchas más en el futuro ya que es un campo que en plena expansión y cada vez es aplicable a más campos y es capaz de resolver problemas más complejos.

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