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Deep Learning: Una explicación sencilla de la tecnología en la que se basa la inteligencia artificial

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El aprendizaje profundo se ha convertido en la estrella de rock del mundo de la inteligencia artificial, capturando nuestra imaginación con su capacidad para crear las computadoras piensan y aprenden como humanos (bueno, casi). Pero, ¿qué es exactamente el “aprendizaje profundo” del que se habla en todas partes y cómo funciona?

¿Qué diablos es el aprendizaje profundo?

Imagina que le estás enseñando a un loro mascota a decir frases graciosas. Al principio lo entrenas repitiendo estas frases una y otra vez hasta que finalmente las aprende y sabe repetirlas él mismo. De manera similar, el aprendizaje profundo es como entrenar a un loro súper inteligente, llamado red neuronal. Pero en lugar de frases divertidas, le damos muchos datos, como fotos de gatos, perros y papas.

La red neuronal

Nuestra red neuronal es un grupo de “neuronas” que están conectadas entre sí y procesan información. Imagine una gran red de células cerebrales interconectadas, como en nuestro cerebro. Pero en lugar de pensar en emociones y sabores de helados, esta cadena piensa en números e imágenes. ¡Lo llamamos una red neuronal! Cada pequeña célula cerebral, llamada neurona, recibe información, como un píxel de una imagen, y decide si es importante o no. Luego pasa esa decisión a la siguiente neurona, y todas trabajan juntas como equipo para descubrir qué representa la imagen. Es como un grupo de amigos que resuelven un rompecabezas juntos, cada uno agregando su parte de la solución hasta que descifran el código. Las redes neuronales son súper inteligentes y ayudan a las computadoras a comprender y reconocer todo tipo de cosas, desde gatos hasta automóviles y percepciones del comportamiento humano. Uno de los ejemplos de la creación de una máquina de este tipo es El generador de imágenes que usa inteligencia artificial llamado midjourney.

De gatos a predicciones

Ahora viene la parte interesante. Mostramos a nuestra red neuronal millones de imágenes de algo, digamos gatos. La base de datos de imágenes de gatos se llama grandes datos, y ella aprende a reconocerlos. Al igual que se puede distinguir un gato de un perro mirando los bigotes, las orejas y los ojos, la red neuronal hace lo mismo usando sus “ojos” virtuales. Esto es en realidad “aprendizaje profundo”.

Aprender por ensayo y error

Cuando la red neuronal falla, recibe una amistosa palmada en la espalda. Bueno, no literalmente, pero le decimos lo mal que estuvo y ajusta sus bromas en consecuencia. Este proceso se llama “propagación hacia atrás”, donde la red se sintoniza para mejorar su precisión.

más y más profundo

El aprendizaje profundo recibe su nombre de muchas capas de neuronas interconectadas. Es como un pastel con capas sobre capas de sabores. Cada capa aprende algo diferente, comenzando con características simples como bordes y formas y luego pasando a cosas más complejas como patrones de pieles o poses de gatos.

¡Aplicaciones en abundancia!

El aprendizaje profundo no es solo perros y gatos. Se usa en coches autónomos, asistentes de voz, incluso en la creación de memes (sí, has leído bien) y por supuesto, cómo no en ChatGPT. Entonces, la próxima vez que le pida a su asistente de voz que toque su melodía favorita, puede agradecerle al aprendizaje profundo por comprenderlo. El aprendizaje profundo es como tener un loro con esteroides que puede aprender a reconocer cosas, hacer predicciones e incluso crear memes. Se trata de entrenar una red neuronal, dejar que cometa errores y enseñarle a mejorar. Entonces, abrace las maravillas del aprendizaje profundo y, quién sabe, y disfrute del cambio revolucionario del mundo en el que vivimos ahora.

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