Deep learning

09/12/2021

¿Qué es Deep Learning?

El comportamiento humano aplicado a la tecnología

El aprendizaje profundo, también conocido de su traducción al inglés como deep learning, es una técnica de inteligencia artificial que busca implantar acciones y decisiones propias del comportamiento humano en procesos de tecnología. Este hecho ofrece un paso más en la automatización de acciones en las empresas de todos los ámbitos.

Por esta razón, cada vez son más compañías las que apuestan por esta rama de la inteligencia artificial para seguir digitalizando sus cadenas de producción o servicios. Y es que el deep learning permite crear patrones de conducta en los ordenadores y máquinas para que estos sean capaces de predecir y detectar acciones con el objetivo de ofrecer un servicio más eficaz y personalizado. De manera adicional, como muestra de sus capacidades, ofrece la posibilidad de detectar objetos, reconocer conversaciones, traducir idiomas y tomar decisiones.

Las funcionalidades del deep learning: la técnica que hace a las máquinas más humanas

Como se puede ver por su descripción, el deep learning da un paso más en el machine learning o aprendizaje automático, en su traducción al castellano. Esta técnica de inteligencia artificial ofrece nuevos parámetros en los que la tecnología es capaz de hacer que una máquina detecte voces, imágenes o actuaciones mediante su propia inteligencia adquirida.

Sería lo más parecido al cerebro humano en una máquina, dándole a ésta la capacidad de experiencia y decisión que a veces se ha precisado para que los trabajos se automaticen y la era digital progrese con resultados positivos y sólidos. Así, entre las utilidades más importantes que encontramos en el deep learning encontramos las siguientes:

  • Capacidad de comprensión en las acciones que se realizan. 
  • Capacidad de personalización enfocada a las ventas de una compañía.
  • Captación de necesidades mediante sus propios métodos.
  • Detectar errores en las operativas y procesos de una compañía. 
  • Ayudar en el servicio al cliente con respuestas reales.
  • Mejorar la seguridad de empresas mediante herramientas como el reconocimiento facial y reconocimiento de voz
  • Aprovechar las capacidades de gestión de grandes volúmenes de información de las máquinas.