Deep Learning: ¿Preparados para una nueva forma de aprendizaje?

Y te cam digital sin king pensemos en digital que serán capaces de hacer las máquinas en el futuro hasta donde llegan a la inteligencia artificial y el machine learning de qué forma afectar a todo esto las empresas ya nuestra vida algunas voces expertos aseguran que tecnologías de aprendizaje como endeble no aprendizaje profundo representan la nueva revolución industrial del siglo veintiuno en el pro drama de hoy nos adentramos en las profundidades del pensamiento de las máquinas queremos descubrir las oportunidades que puede ofrecer todo este nuevo universo de conocimiento a las pymes industriales para ello contaremos con carlos gonzález experto en aprendizaje profundo y director creativo de la empresa furioso cual el islamismo aprendizaje profundo está por todas partes sin ni siquiera ser conscientes empleamos a diario encontramos biblia min en las predicciones de los asistentes virtuales como siri alexa o cortada en la publicidad personalizada que recibimos en el desarrollo de los vehículos autónomos e incluso en el ámbito de la salud como apoyo soporte en los diagnósticos médicos pero como resumir que es el de learning en pocas palabras y con un lenguaje sencillo después de darle algunas vueltas podemos decirte que es una tecnología relacionada directamente con el machine learning que trata de replicar la manera en la que cerebro humano procesan información empleando redes neuronales artificiales es un asco pie de entrenamiento de la inteligencia artificial que ayuda a la máquina aprender el término aprendizaje profundo imita el funcionamiento de las neuronas humanas y sus conexiones transformando las fórmulas matemáticas que posteriormente son tratadas mediante algoritmos para resolver problemas más o menos complejos y realizar predicción iones y para que puede ser más útil el de la mina en nuestra vida personal o en el día a día de las empresas el aprendizaje de profundo permite a un vehículo sin conductor por ejemplo reconocer una señal de esto y distinguir entre un peatón y una farola por lo que será fundamental para el desarrollo de los vehículos autónomos pero además del ámbito de la movilidad el día learning es útiles muy diversos campos por ejemplo hace posible el control mediante la voz en smartphones tablets televisores de última generación altavoces con manos libres y muchos otros dispositivos permite también la identificación biométrica en el ámbito de la claridad y no podemos olvidar que está jugando un papel más relevante en numerosos estudios médicos para cribar datos que permiten ofrecer diagnósticos cada vez más precoces hoy en día el de learning es una de las herramientas más potentes y efectivas para clasificar imágenes textos y voz con unos márgenes de error mínimos y ahí es precisamente donde encontramos las principales aplicaciones en el ámbito de la industria de cara a automatizado y hacer más eficientes muchos proceso sus de trabajo en oficina y sobretodo en plantas de producción permite desarrollar un conjunto de tareas específicas es decir entrenar acciones concretas y conjuntos de ellas para ayudar a la máquina en su proceso de aprendizaje continuo imagina cuantas aplicaciones puede tener y llegados a este punto queremos hacerte una nueva pregunta hasta qué punto crees que el aprendizaje profundo transformar a los negocios en los próximos años soy cristina sierra y voy a acompañarnos durante este programa seguimos adelante para tratar de descubrirlo con un breve recorrido histórico un poco de historia quizá te parezca extraño que un concepto tan novedoso como el learning pueda tener cierta historia sus espaldas pero si la tiene una evolución histórica de eso sí siempre ligada al avance del machine learning y la inteligencia artificial teniendo en cuenta que el futuro del libro learning se va escribiendo cada día o en nuestra máquina del tiempo viaja varias décadas atrás para conocer los primeros pasos del learning o aprendizaje profundo la evolución de esta tecnología no hubiera sido posible sin los primeros estudios sobre el aprendizaje biológico en los años cuarenta del siglo pasado así como el desarrollo yo de los modelos informáticos iniciales que permitían entrenar una única neurona ambos hallazgos sin duda sentaron las bases del aprendizaje de la máquina en la década de los cincuenta debemos poner el foco en la figura de alante