¿Qué es el deep learning?

¿Qué es el deep learning y qué aplicaciones tiene para una empresa?

El deep learning es un concepto cada vez más al alza y en boca de todos, al menos en el marco empresarial. Y parece que ha llegado para quedarse, porque cada vez más empresas hacen uso de este sistema para determinadas labores de análisis de datos o de predicción de resultados. Parece un término complejo y algo difuso, pero en estas líneas explicamos todo lo que es necesario saber sobre este modelo de aprendizaje.

¿Qué es el deep learning?

Pero antes de hablar de este sistema, habría que aclarar su definición y distinguirlo de otras dos herramientas claves, la inteligencia artificial y el machine learning. La IA tiene su origen en los años 60 y es una ramificación de la informática que pretende dar respuesta a preguntas fáciles para el ser humano, pero complejas para una computadora.

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El sucesor de esta rama es el machine learning, o aprendizaje automático, que pretende que el sistema sea capaz de encontrar la respuesta más «correcta» sin que esté previamente programado y lo hace a través de la creación de modelos y la valoración de los mismos. Si, por ejemplo, queremos que un ordenador sea capaz de identificar una mesa, se deben incluir cientos de imágenes con mesa y otras tantas sin mesa, y el sistema va probando hasta encontrar el modelo de respuesta con más probabilidades de ser «correcto».

¿Y qué es entonces el deep learning o aprendizaje profundo?

Es una variante del modelo automatizado, pero que funciona a base de jerarquías. El procedimiento es similar a su predecesor, pero con la salvedad de que este no necesita de supervisión o un entrenamiento para obtener la respuesta adecuada. Volviendo al ejemplo de las mesas. La primera fase, o jerarquía, analiza las luces y sombras de la imagen para detectar dónde están los bordes. La segunda verifica la información del anterior escalón y añade nuevos datos complejos, y así hasta que se alcanza el más alto nivel, donde el programa aprende a detectar mesas en las fotos.

Ventajas de un sistema de aprendizaje profundo

Las ventajas que nos aporta un modelo de este tipo son enormes, dado que no precisa de ninguna revisión o comprobación durante el proceso de aprendizaje y, sobre todo, al contrario que otros sistemas, el programa aprende el concepto en cuestión.

En la IA el ordenador se ciñe a los datos que le han facilitado los programadores, ¿esto qué quiere decir? Pues que si, por ejemplo, se ha añadido una imagen de una mesa, el programa relacionará el concepto de «mesa» únicamente con esa imagen en concreto.

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Por otro lado, el machine contará con una amplia gama de mesas y tratará de resolver el problema valorando las posibles respuestas, pero claro, se necesita la ayuda de un usuario. Es decir, entiende que hay una serie de características en común en esas fotografías que le conducen a interpretar que es una mesa.

Pero el protagonista de este artículo resuelve el problema en cuestión, sin necesidad alguna de reconducción de respuestas, porque acaba entendiendo qué es una mesa, no cuál es la respuesta más cerca de ser certera. Es capaz de identificarla, sin que haya ninguna etiqueta denominada «mesa» en la imagen en cuestión. O lo que es lo mismo, asimila que este elemento está formado por una tabla y cuatro patas, por lo que, cada vez que vea esos parámetros, va a saber qué es, llamándolo por su nombre.

¿Cuál son las aplicaciones del aprendizaje profundo para las empresas?

Como se decía al principio de este artículo, este tipo de aprendizaje reúne unas características muy específicas que lo convierten en un elemento idóneo con el que cualquier empresa debería contar. Sus funciones son esenciales para labores de predicción o análisis de datos, así como de descubrimiento y aplicación de conocimientos.

Sus aplicaciones son múltiples y existe una enorme variedad de ejemplos en los que se está empleando este modelo con éxito y eficacia. Contar con un sistema capaz de aprender sin ningún tipo de control o modificación o exclusión de datos es un enorme acierto para el desarrollo empresarial. Ya sea en medicina, ciencias aplicadas, agencias de marketing o empresas de seguros, este programa es altamente recomendable para ayudar en las determinadas tareas que se le designen.

¿Y para qué funciones se está utilizando en la actualidad? Por ejemplo, para el empleo de imágenes en vez de palabras, para identificar posibles clientes para un negocio o el análisis y predicción de sus preferencias. También se aplica en el ámbito de las ciencias de la salud para comprender mejor enfermedades y sintomatologías, realizando, de ese modo, controles de calidad con el objetivo de elaborar diagnósticos de pacientes más certeros y eficaces.

Su uso supone poder contar con una herramienta para analizar datos, realizar predicciones de comportamiento de los potenciales clientes y detectar sentimientos positivos o negativos, temas o palabras clave en diferentes textos. La información de valor que pasa a poseer la empresa supone un salto cualitativo a tener en cuenta y marcará la diferencia con respecto a la competencia.

Los principales campos en los que aplicarlo

Cada vez más empresas están incluyendo este modelo en su día a día y en su organigrama interno de toma de decisiones, lo que es una clara evidencia de su utilidad y eficiencia. En este artículo destacamos cuatro campos es los que el desarrollo de este modelo está en un claro auge y desarrollo, aunque hay muchos más sectores en los se está empleando.

1- Inspección de imágenes

La inspección y reconocimiento de imágenes es uno de los sectores en los que más éxito está teniendo este sistema. Numerosas empresas están empleando sus funciones para la detección de problemas o para modelos de predicción certeros. Estos son los cuatro campos donde más se ha afianzado:

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a) Logística: Ayuda a la prevención y control de la caída de mercancías, a predecir posibles accidentes laborales, analiza los sistemas de alarma para hacerlos más certeros, y también trabaja los sistemas de entrada y salida para evitar posibles robos y asaltos.

b) Vehículos y demás transportes: Se aplica en estaciones y andenes, detectando atracos, agresiones y tratando de predecir y evitar las aglomeraciones, así como analizando las urgencias médicas.

c) Publicidad y marketing: La pretensión es poder emplear imágenes en sustitución de palabras clave. La posibilidad de identificar marcas, logotipos y sellos propios de empresas en redes sociales son solo algunas de las novedades que se están empezando a desarrollar en este sector.

d) Área de la salud: Mejor conocimiento sobre las distintas afecciones, virus y sus síntomas, para obtener una mayor capacidad de detección y prevención y, de ese modo, ayudar de forma más eficaz a los pacientes. Si el programa conoce los síntomas de una enfermedad, gracias a su sistema de jerarquías será capaz de asumirlos y, en consecuencia, podrá identificarlos con facilidad.

2- Audio

Mejoras en la búsqueda mediante micrófono, gracias a una mayor capacidad de comprensión del contexto en el mensaje del usuario. Del mismo modo, también se estudia poder enviar correos electrónicos con voz y le debemos mejoras como poder realizar búsquedas sin necesidad de usar los dedos.

Asimilación de las diferentes lenguas, escritas y habladas, para poder traducir con mayor eficacia textos o analizar sentimientos en diferentes comentarios para poder responder de una forma más precisa. El aprendizaje profundo también puede utilizarse para la búsqueda de términos clave y diferentes temáticas y tonos, así como cualquier concepto que se le exija a lo largo de las líneas de un texto.

3- Predecir situaciones y comportamientos

Estudiar patrones de comportamiento de usuarios que ya son fieles seguidores de una marca para tratar de entender cuáles han sido sus preferencias, qué querrán en futuro y, de ese modo, tratar de predecir su modo de actuación.

También significará tratar de descubrir potenciales seguidores de dicha marca, abriendo nuevas fronteras y posibilidades.

¿Qué puede hacer por una empresa el aprendizaje profundo?

Las posibilidades son múltiples y muy variadas. Con esta herramienta se podrán establecer nuevos parámetros, estudiar el mercado y expandir las posibilidades hacia nuevos horizontes. Gracias a este programa se podrán conocer de primera mano datos verdaderamente relevantes para el progreso y desarrollo de un negocio, ya que se dispondrá información certera sobre los clientes o con modelos de predicción que son de gran ayuda a la hora de tomar las mejores decisiones.

Otra de las ventajas que nos ofrece es la mejora de la organización interna del trabajo, mejorando la dinámica, así como la toma de decisiones. Emplear esta herramienta es ideal para obtener un entorno laboral organizado, bien gestionado y que tiene objetivos realistas y alcanzables bien fijados y marcados.

Se podrán abrir nuevos departamentos, administrar mejor el tiempo de los trabajadores y del negocio y, sobre todo, saber identificar qué es realmente relevante para el futuro de y a qué se le debe dedicar más atención o menos. Y, además, todos estos nuevos frentes que se abren cuentan con el apoyo de un modelo de aprendizaje sólido, ya testado y probado en multitud de ocasiones y cuya eficacia ya ha sido demostrada infinidad de veces.

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Contar con el respaldo de una aplicación de este tipo es vital para progresar en el entorno empresarial y, por ello, cada vez más compañías, pequeñas, medianas y grandes, se están uniendo al movimiento del aprendizaje profundo. Y no importa el sector, ya sabemos que trabaja en multitud de campos con diferentes aplicaciones y siempre de una forma efectiva.

Es capaz de detectar qué clientes pueden llegar a ser fieles a un determinado producto o servicio, identificar posibles robos o hurtos en la sala de espera de un hospital o reconocer las peculiaridades de un virus informático, previniendo, de ese modo, posibles amenazas cibernéticas.

Hoy en día se está empleando en la industria farmacéutica, para analizar el empleo de anteriores fármacos para usarlos contra nuevas enfermedades; en el sector de la medicina, analizando las radiografías, resonaciones o un TAC para diagnosticar de una manera mucho más eficaz y rápida; en el marketing, para monitorizar, por ejemplo, las reacciones en diferentes canales online (Youtube, Instagram o Facebook) durante el lanzamiento de algún producto; en el mundo financiero se emplea a la hora de detectar fraudes o transacciones irregulares, y así podríamos continuar durante horas.

Contar con una herramienta así en el seno de una empresa repercute favorablemente, dado que las enormes ventajas que nos ofrece no son intangibles, al contrario, son fácilmente detectables y las podemos ver instantáneamente. Podemos instaurar nuevos modelos de negocio, crear puestos específicos para los nuevos sectores que se establezcan, armonizar un sistema de trabajo interno, analizar a los clientes de ahora y predecir los que se pueden tener en un futuro y cuáles serán sus mayores intereses y preferencias. Este tipo de soluciones nos abre un abanico de posibilidades muy amplio para cualquier proyecto. El empleo de esta aplicación supone un salto cualitativo muy notorio.

La enorme variedad de frentes nuevos que se plantean con esta herramienta son muy positivos e ilusionantes. Por un lado, llegar a un mayor número de personas y, lo que es mejor, al poder conocer a los potenciales clientes, se podrán hacer campañas mucho más específicas y detalladas, sin tener la intención de abarcar mucho. Ya no necesitaremos proyectos de captación abusivos y exorbitados, las posibilidades aumentarán con el conocimiento que se adquiere de quienes pueden estar interesados en la marca, el por qué están interesados y cuáles han sido sus inquietudes pasadas para, de ese modo, construir un prototipo fiable de lo que puede llamar la atención a un perfil concreto de potenciales clientes.

A modo de conclusión, incluir deep learning en una empresa solamente puede traer beneficios. Es la herramienta ideal para el enriquecimiento y desarrollo de una marca. Abrir fronteras está al alcance de todos, así que, ¿por qué no contar con lo mejor de lo mejor? Este sistema potencia a las marcas y las ayuda a crecer y las conduce a un desarrollo sostenible, certero y equilibrado, basándose, primordialmente, en un esquema de aprendizaje jerárquico y comprobado.

¡Vamos, cuéntaselo a todos!

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