Aprendizaje profundo (deep learning): qué es y en qué se diferencia del aprendizaje automático

El aprendizaje profundo (deep learning) es un tipo de aprendizaje automático que usa redes neuronales con muchas capas. «Profundo» se refiere al número de capas, no a una comprensión profunda.

En pocas palabras

Una red neuronal pequeña es como un juego de construcción de diez piezas: te sale un cochecito, pero no un castillo. Una red profunda es como una caja enorme de LEGO con miles de piezas e instrucciones de muchas fases. Cuantas más fases, cosas más complejas puedes montar: desde reconocer caras hasta escribir textos.

Cómo funciona

1. Se toma una red neuronal con decenas o cientos de capas.
2. Cada capa aprende a ver rasgos algo más complejos que la anterior.
3. Esa red se entrena con conjuntos de datos enormes.
4. Para entrenarla hacen falta tarjetas gráficas potentes o aceleradores especiales: semanas o meses de cálculo.
5. El modelo terminado sabe hacer lo que antes se creía imposible para un ordenador: entender el lenguaje y ver.

Dónde lo verás

Casi toda la IA actual es aprendizaje profundo: el modo noche de la cámara, el reconocimiento de voz, los subtítulos automáticos, la traducción, los generadores de imágenes y los modelos de lenguaje grandes. El boom empezó hacia 2012, cuando estas redes ganaron por sorpresa un concurso de reconocimiento de imágenes.

¿Importa al elegir?

Para comprar, de forma indirecta. Los modelos profundos son pesados, así que importan el procesador neuronal, la RAM y la refrigeración. Si una función va «en el dispositivo», un gama alta la hará más rápido y sin internet, y un económico o no la hará o enviará los datos a la nube.

Mitos

• Mito: Aprendizaje profundo significa que el modelo entiende un tema a fondo. En realidad: No, «profundo» habla del número de capas de la red.
• Mito: Una red profunda siempre es mejor que una sencilla. En realidad: Para tareas simples, un modelo pequeño funciona igual de bien, pero más rápido y con menos consumo.

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia el aprendizaje profundo del automático?

Es un subtipo de aprendizaje automático basado precisamente en redes neuronales de muchas capas.

¿Por qué necesita tarjetas gráficas?

Porque hay miles de millones de multiplicaciones iguales y las GPU las hacen en paralelo.

¿Puede un adolescente aprender aprendizaje profundo?

Sí. Hay cursos gratuitos, y para los primeros experimentos basta un portátil y servicios en línea.

Términos relacionados

Red neuronal, Aprendizaje automático, Procesador gráfico (GPU), Entrenamiento e inferencia