aprendizaje profundo

¿Qué es el aprendizaje profundo y cómo puede cambiar las cosas?

Siendo una subcategoría del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo es un tema que cada vez adquiere mayor relevancia en el campo de la inteligencia artificial (IA).

Esta tecnología ha logrado potenciar muchos aspectos de la sociedad moderna convirtiéndose en uno de los campos más solicitados en informática. Logrando avances en áreas como la percepción de objetos, la traducción automática y el reconocimiento de voz.

Los modelos de aprendizaje profundo pueden alcanzar una precisión vanguardista que a veces exceden el rendimiento a nivel humano. Es por ello, que en la actualidad está recibiendo mucha atención por una buena razón: lograr resultados que antes no eran posibles.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Como antes mencionamos, el aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático que trata el uso de redes neuronales.  Esta se ocupa de emular el enfoque de aprendizaje que los seres humanos utilizan para obtener ciertos tipos de conocimiento, considerándose como una forma de automatizar el análisis predictivo.

Esta red de neuronas primero se alimenta con grandes cantidades de datos y reglas. Luego, un programa puede indicar a la red cómo comportarse en respuesta a al estímulo externo o puede iniciar la actividad por sí misma.

Mientras que los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático son lineales, los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de creciente complejidad y abstracción.

Para entender el aprendizaje profundo, imaginemos a un niño cuya primera palabra es “perro”. El niño aprende lo que es (y lo que no es) un perro señalando objetos y diciendo la palabra “perro”. El padre dice “Sí, eso es Perro” o “No, eso no es un perro”. Mientras el niño continúa apuntando a los objetos, se vuelve más consciente de las características que poseen todos los perros.

Sin saberlo, el niño aclara una abstracción compleja (el concepto de perro) construyendo una jerarquía en la que cada nivel de abstracción se crea con el conocimiento que se obtuvo de la capa precedente de la jerarquía. Es así como el aprendizaje profundo pasa por el mismo proceso. Cada algoritmo aplica una transformación no lineal en su entrada y utiliza lo que aprende para crear un modelo estadístico como salida.

¿Cómo puede el aprendizaje profundo cambiar las cosas?

Lo describimos en una sola palabra, precisión. El aprendizaje profundo promete muchos avances gracias a sus niveles de precisión nunca antes vistos. Son muchos los que piensan que el aprendizaje profundo revolucionará la investigación médica. Por ejemplo, según la revista Nature Biotechnology, investigadores del Instituto Canadiense de Investigación Avanzada desarrollaron una herramienta llamada DeepBind que se basa en el aprendizaje profundo.

Esta herramienta analiza cómo las proteínas se unen al ADN y al ARN, permitiendo detectar mutaciones que podrían interrumpir los procesos celulares y causar enfermedades. Los primeros análisis de DeepBind, ya han proporcionado nuevos conocimientos sobre las interrupciones de la unión de proteínas en mutaciones relacionadas con el cáncer y la hemofilia.

A medida que esta tecnología avanza y surgen otros avances, el largo proceso de estudio de las mutaciones genéticas será más rápido y más completo, permitiendo identificar las causas de muchas enfermedades. Cada vez es más evidente que muchas de las tareas que una vez pensamos que serían del dominio de los humanos, podrán llevarse a cabo mediante sistemas de aprendizaje profundo antes de lo esperado.

Esta tecnología ha mejorado hasta el punto de superar a los humanos en algunas tareas como clasificar objetos en imágenes, generando gran impacto en la sociedad, como en las industrias. Solo queda esperar lo que nos depara el futuro.

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