Mejores aplicaciones y software de Deep Learning

El deep learning se traduce como aprendizaje profundo y es un tipo de inteligencia artificial (IA) que se encuentra englobado dentro del machine learning y que ha demostrado ser muy efectivo en el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos y la toma de decisiones. 

Entrena a un sistema para que realice tareas como las puede realizar cualquier ser humano. En lugar de organizar datos para que se ejecuten a través de reglas predefinidas, el deep learning define parámetros básicos a partir  de los datos.

A simple vista puede parecer que el Deep Learning y que el Machine Learning son lo mismo, pero no es así.

Diferencias entre Deep Learning y Machine Learning

Deep learning y machine learning son subcampos dentro del campo más amplio de la inteligencia artificial (IA). Ambos se utilizan para entrenar a los sistemas informáticos para realizar tareas específicas, pero hay algunas diferencias entre ellos, como podemos ver en este artículo.

La autonomía es la mayor diferencia entre estos dos tipos de IA. El machine learning utiliza algoritmos para analizar datos, aprender de esos datos y tomar decisiones basadas en lo aprendido, mientras que el deep learning —que forma parte del anterior— usa redes de neuronas artificiales  con varias capas de neuronas, los que les confiere mayor complejidad pero también que puedan aprender y tomar decisiones por sí mismas.

El machine learning se utiliza principalmente para tareas que implican el análisis y clasificación de datos estructurados, mientras que el deep learning se emplea para tareas más complejas, como el procesamiento del lenguaje natural o la visión por computadora.

En la actualidad, existen numerosas aplicaciones y software de aprendizaje profundo que pueden ayudar a los investigadores, desarrolladores y empresas a aprovechar esta tecnología.

Diferencias entre DL y ML

En cuanto a las estructura de los algoritmos

  • Machine Learning: Los algoritmos de ML buscan extraer patrones y relaciones de los datos de entrada. Los modelos de ML se crean a través del entrenamiento muchas veces supervisado, con conjuntos de datos etiquetados o de los que se conocen la salida o solución correcta, y se suelen utilizar para hacer predicciones o clasificaciones a partir de los  nuevos datos conocidos.
  • Deep Learning: Los algoritmos de DL están basados en redes neuronales artificiales profundas. Estas redes están compuestas por múltiples capas de nodos interconectados (neuronas) que procesan la información en cascada. A diferencia del ML tradicional, el DL puede aprender directamente a partir de los datos sin necesidad de tener características seleccionadas manualmente; aunque sí necesitan tener conjuntos de datos etiquetados, no hay que olvidar que su entrenamiento se basa en un aprendizaje supervisado (aquel del que se conoce la salida real o solución correcta).

En cuanto a las representación de los datos

  • Machine Learning: En el ML, los datos se representan mediante un conjunto de características seleccionadas manualmente o extraídas automáticamente. Estas características se utilizan como entradas para los modelos de aprendizaje automático, y su elección y calidad afectan al rendimiento del modelo.
  • Deep Learning: En el DL, los datos se representan directamente como información cruda (por ejemplo, imágenes en píxeles, secuencias de texto o audios). Las redes neuronales profundas tienen la capacidad de aprender automáticamente características y representaciones de alto nivel a medida que se entrenan con grandes cantidades de datos.

En cuanto a la escalabilidad

  • Machine Learning: El ML puede funcionar bien con conjuntos de datos de tamaño moderado y complejidad media. Sin embargo, a medida que aumenta la complejidad de los problemas o el tamaño de los conjuntos de datos, el rendimiento y la escalabilidad del ML pueden verse limitados.
  • Deep Learning: El DL ha demostrado ser altamente escalable y efectivo en problemas con grandes conjuntos de datos y complejidad alta. Las redes neuronales profundas pueden aprender automáticamente características y representaciones complejas, lo que las hace especialmente adecuadas para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma.

Mejores Software para la implementación de Deep Learning

A continuación, se presentan algunos de las mejores herramientas para crear software  basado en el  aprendizaje profundo:

TensorFlow

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TensorFlow es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje profundo desarrollado por Google. Es muy popular debido a su facilidad de uso, flexibilidad y escalabilidad. Puede ejecutarse en una variedad de plataformas, incluidos dispositivos móviles y sistemas distribuidos.

PyTorch

PyTorch es otro marco de trabajo de aprendizaje profundo popular. Es conocido por su facilidad de uso y su capacidad para crear prototipos rápidamente. También es muy flexible y puede ejecutarse en una variedad de plataformas.

Keras

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Keras se ejecuta en TensorFlow. Es muy fácil de usar y está diseñado para facilitar la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Keras también es compatible con una variedad de arquitecturas de red neuronal.

Caffe

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Caffe desarrollado por el equipo de investigación de Berkeley Vision and Learning Center. Conocido por su velocidad y eficiencia, lo hacen ideal para aplicaciones en tiempo real y dispositivos móviles. Se ha consolidado como uno de los mejores software de deep learning, gracias a su facilidad de uso y su integración fluida con lenguajes de programación populares, se ha convertido en la opción preferida tanto para investigadores como para desarrolladores en el campo.

Theano

theano

Theano es desarrollado por la Universidad de Montreal y conocido por su eficiencia y capacidad para optimizar el cálculo de las operaciones matemáticas necesarias para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

Torch

torch

Este software ha sido desarrollado por Facebook y otros colaboradores. Torch es conocido por su facilidad de uso y su capacidad para crear prototipos rápidamente. Torch también es muy flexible y puede ejecutarse en una variedad de plataformas.

Hay que tener en cuenta las necesidades que buscamos cubrir y el tipo de actividad a realizar antes de elegir un software o librerías que nos ayuden a implementar algoritmos basados en deep learning, por esto es necesario ponerse en contacto con profesionales cualificados y dotados de la experiencia y formación necesaria.

En Gamco, siempre habrá profesionales dispuestos a ofrecer ayuda e información así como a brindar nuestras soluciones de Inteligencia Artificial adaptadas a las necesidades que se buscan cubrir en cada momento.

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