Big Data | Noticias  

La entrada del ‘deep learning’ en las organizaciones

La IA no es un elemento que haya irrumpido de repente en la vida de las organizaciones, sino que su evolución ha seguido la trayectoria de un péndulo: Un periodo de tempestad seguido otro de calma.
Deep Learning en ciberseguridad
mv

En el momento actual, el ciclo de la IA en que nos encontramos se halla en plena excitación tempestuosa. Pero… qué convierte a este nuevo periodo de la IA en algo diferente: El Deep Learning (DL).

Gran parte de la evolución de las máquinas de aprendizaje automático es una realidad gracias al aprendizaje profundo o deep learning. Hay expertos que consideran al aprendizaje profundo como un subconjunto del Machine Learning (ML), en el que los algoritmos aprenden de un modo similar a como lo hace el cerebro humano.

En el caso de los sistemas de ML, la programación de los algoritmos se lleva a cabo en base de un conjunto de características, mientras que el DL en una red neuronal permite definir características procedentes de los datos incorporados por el usuario.

La efervescencia del aprendizaje profundo

Los procesos matemáticos y las investigaciones en DL pertenecen al siglo pasado; pero no ha sido hasta ahora cuando hemos podido darnos cuenta del potencial que encierra el aprendizaje profundo. Para muchos entendidos, la clave que sustenta el “alzamiento” del DL reside en los datos.

En un momento como el actual en que tanto científicos de datos como ingenieros de ML emplean algoritmos más sofisticados y conjuntos de datos mucho más extensos, la eficacia de los modelos progresa. No obstante, el conocimiento que puede recopilarse del aprendizaje profundo todavía se tropieza con la piedra que supone disponer de modelo de big data menos maduro, pero ya muestra signos de experiencia.

Comentar
Para comentar, es necesario iniciar sesión
Se muestran 0 comentarios