El Deep Learning ha encontrado una increíble aplicación en una gran diversidad de disciplinas y áreas sociales. Estas aplicaciones son tan variadas como importantes, por lo que hoy en día podemos encontrar el Deep Learning desde áreas automotrices, hasta de diseño gráfico.
¿Qué es y en que se usa el Deep Learning?
El Deep Learning se trata de una disciplina tecnológica relacionada con el Machine Learning, constituida por una serie de algoritmos complejos. También puede denominarse como un sistema de aprendizaje complejo, sofisticado y autónomo.
El aprendizaje del Deep Learning tiene un nivel muy detallado, que cuenta con un sistema diseñado de manera similar a la red neural del cerebro humano. La tecnología del Deep Learning se encuentra en constante evolución, lo que ha permitido que pueda ser aplicado en algunas áreas como:
Asistentes virtuales
Uno de los principales usos del Deep Learning es en los asistentes virtuales. Esta tecnología se encuentra en aplicaciones como Alexa, Siri y Google Assistant. El aprendizaje de estos sistemas se incrementa al escuchar y registrar datos sobre la voz de los usuarios. Esto permite, además, que los asistentes virtuales se vuelvan cada vez más personalizados, siendo capaces de proporcionar experiencias de interacción secundaria.
Esta tecnología emplea Deep Learning para conocer y memorizar más, sobre las preferencias y características personales de los usuarios. De esta manera, las órdenes son atendidas de una forma más rápida y eficiente. Además, es posible transformar la información obtenida, a formatos de texto y notas.
Los asistentes virtuales son capaces de cumplir una asombrosa variedad de órdenes. Desde reproducir música hasta sacar una cita médica, responder llamadas y coordinas reuniones de trabajo. Asimismo, es posible redactar correos electrónicos profesionales, con resúmenes de documentos, en formatos adecuados.
Personalizaciones
Deep Learning es empleado por organizaciones importantes de e-Commerce. Tales como E-Bay, Alibaba y Amazon. Esta tecnología proporciona experiencias personalizadas a los usuarios de las plataformas. De manera similar que un empleado de una tienda física. Gracias a la aplicación de este sistema, las plataformas pueden ofrecer recomendaciones, paquetes, promociones y descuentos apropiados para cada usuario. Esto resulta muy ventajoso para estas plataformas, pues identifican e incrementan las oportunidades de ingreso. Todo ello mediante estrategias que varían de acuerdo a la época del año y temporada festiva.
Es posible reconocer también mercados nuevos y potenciales, gracias al lanzamiento de productos, promociones y esquemas. Los cuales potencian el crecimiento de micromercados. El Deep Learning ofrece soluciones de autoservicio online, que anteriormente solo era posible obtener en tiendas físicas. Todos estos avancen ocurren casi en tiempo real, gracias al funcionamiento de robots especializados.
Procesamiento del lenguaje natural
El lenguaje es una característica humana de gran complejidad. Pues comprende aspectos diversos como la semántica, sintaxis, expresiones verbales y corporales, etc. Comprender todos los matices del lenguaje humano, requiere de un aprendizaje constante desde el momento en que nacemos. Un aprendizaje adecuado proporciona la habilidad de dar respuestas apropiadas. Con diferentes expresiones que se amoldan a cada situación. Todas estas características, se proyectan a través del Deep Learning. Con el fin de generar esta capacidad en la Inteligencia Artificial (IA).
De esta forma, será posible que las máquinas puedan responder a interacciones humanas, a partir del análisis de los matices lingüísticos y procesamiento del lenguaje natural. El Deep Learning cuenta con un sistema de redes neuronales convolucionales, recurrentes y recursivas. Así como un aprendizaje de refuerzo y aumento de memoria. Todo ello contribuye a la evolución del procesamiento del lenguaje natural. Las representaciones distribuidas son especialmente eficaces en la producción de relaciones semánticas lineales. Estas se emplean en la construcción de frases y oraciones, que logran capturar la semántica local de las expresiones. Esto con la incrustación de palabras.
Coloración de imágenes en blanco y negro
El proceso para colorear imágenes que se encuentran en escala de grises, era llevado a cabo de manera manual. Lo que conllevaba una considerable cantidad de tiempo y esfuerzo. Dicho proceso consiste en tomar las imágenes en blanco y negro, para agregar colores y tonos semánticos que correspondan con las características de dicha imagen.
El Deep Learning ha proporcionado una gran ventaja en la creación de sistemas que sean capaces de realizar este trabajo de manera automática. Esta tecnología se emplea sobre los objetos y su contexto dentro de las imágenes, para que estas sean coloreadas de manera consistente y adecuada. Esta aplicación emplea el sistema de redes neuronales convolucionales, estructurado en capas, donde es posible recrear las imágenes con los colores correspondientes.
Restauración de píxeles
El uso del Deep Learning en áreas relacionadas con gráficos e imágenes, ha hecho posible muchas funciones que anteriormente se consideraban poco realistas. Gracias a la aplicación de este sistema de aprendizaje, es posible restaurar los píxeles de una imagen, para convertir una imagen de baja resolución, en una predicción de rostros de personas.
El método desarrollado en 2017 fue denominado como “Superresolución Recursiva de Píxeles”. Este se encarga de optimizar la resolución de las imágenes, resaltando rasgos sobresalientes, lo cual resulta especialmente útil para el reconocimiento facial.
Deep Dreaming
El Deep Learning ha sido empleado desde el 2015, como una herramienta para optimizar ciertos aspectos de las imágenes de equipos computacionales. Esta función implica el término Deep Dreaming, que permite que el equipo cree imágenes o escenarios sobre una imagen de base. De esta forma, se genera una especie de imagen de ensueño, con cierta esencia de alucinación.
El Deep Dreaming es una técnica que varía de acuerdo a la red neuronal a la cual se exponga la imagen, así como de la foto que haya sido expuesta. A través de este principio, diversos investigadores de la Universidad de Sussex, han generado una especie de “equipo para alucinar”.
Este equipo le provee a los usuarios sensaciones relacionadas con algunas psicopatologías o sustancias psicoactivas, a través de una realidad virtual. Esta tecnología puede ser percibida como una puerta de entrada para el empleo de algoritmos y sistemas de aprendizaje, que sean capaces de proporcionar experiencias complejas de sueño inducido.
Descripciones de fotos
Hoy en día, tanto las computadoras como los equipos móviles, son capaces de ordenar las imágenes en álbumes, según las características que mantengan en común dichas imágenes. Además, en distintas aplicaciones como Google Photos y Facebook, se generan líneas de tiempo, además de etiquetar las fotos, como una forma de facilitar su clasificación y búsqueda.
Estas funciones representan la base empleada por un sistema de aprendizaje, capaz de describir con detalle los elementos que componen una fotografía. Andrej Karpathy y Li Fei-Fei crearon este sistema de Deep Learning, al entrenar una red para que identificara diversas áreas de las imágenes. De esta manera, el sistema es capaz de identificar los elementos, además de describirlos gramaticalmente.
Entretenimiento
El Deep Learning ha sido empleado para analizar emociones y expresiones de personajes transmitidos en vivo en diversas cadenas de entretenimiento. Esto ha permitido identificar automáticamente los momentos más relevantes de algunas transmisiones.
De esta manera, dichos momentos pueden ser destacados en los resúmenes y retransmisiones, ahorrando un gran esfuerzo y costes a las cadenas de entretenimiento. En el 2018, Wimbledon empleó esta tecnología, con el fin de percibir las respuestas más relevantes del público y los jugadores, para generar retransmisiones más llamativas.
Algunas plataformas de Streaming como Netflix y Amazon, emplean también el Deep Learning con el fin de mejorar y personalizar la experiencia de sus usuarios. Todo esto al registrar las preferencias de programas, hora de actividad, historiales e intereses de los clientes.
Asimismo, algunas plataformas digitales han llevado esta función más allá. En VEVO, por ejemplo, se han desarrollado servicios de datos y experiencias tanto para los usuarios de la plataforma, como para los artistas, organizaciones empresariales y sellos discográficos. Dichas experiencias se generan con base en el rendimiento y popularidad del contenido de la plataforma.
Otras funciones como la sincronización de audios y videos, así como las transcripciones de los audios y edición de contenidos, son funciones reales que se han desarrollado gracias al Deep Learning. La Inteligencia Artificial (IA), también se comienza a aplicar a las cámaras de grabación de contenido Streaming. Estas son capaces de estudiar el lenguaje corporal de las personas, con el fin de recrearlo en personajes virtuales.
Detección de problemas en el desarrollo en los niños
El Deep Learning también tiene un uso primordial en áreas de salud y bienestar humano. Gracias a estos sistemas de aprendizaje, es posible detectar a tiempo diversos trastornos relacionados con el desarrollo ontogénico y cognitivo de los niños.
Es bien sabido que el diagnóstico temprano de distintos trastornos del habla y cognitivos, como el autismo, pueden representar la diferencia en el desarrollo y calidad de vida de muchos niños. De esta manera, investigadores de distintas organizaciones de salud, han desarrollado sistemas que permiten identificar trastornos del desarrollo, de una forma temprana.
Todo esto mediante la correlación de datos como la edad, sexo, historial familiar, características morfológicas, variables físicas y características poblacionales de la región donde viven los pacientes.
Producción de noticias e identificación de noticias fraudulentas
Las plataformas de noticias son capaces de filtrar aquellas que no son de interés para sus usuarios, a través de los sistemas de aprendizaje del Deep Learning. La aplicación de estos sistemas permite personalizar las noticias, según los lectores, además de remover aquellas informaciones fraudulentas o de poca credibilidad.
Los niveles de sofisticación alcanzada gracias al Deep Learning, permite que se combinen filtros según parámetros geográficos, socioeconómicos e incluso políticos, además de las preferencias de los usuarios.
Estos sistemas de aprendizaje también han sido entrenados para que sean capaces de detectar noticias falsas o sin bases verídicas. Esto puede resultar un trabajo difícil, debido a la cantidad de información publicada diariamente a través de múltiples canales digitales y redes sociales.
Por otro lado, estas informaciones generan miles de millones de opiniones que hacen difícil la detección de fraudes. Además, los bots suelen replicar mucha de esta información de forma automática.
De esta forma, se han logrado desarrollar sistemas que clasifican las noticias fraudulentas o de poca credibilidad, para eliminarlas de las plataformas de noticias. Además de esto, los sistemas advierten a sus usuarios sobre las posibles amenazas implicadas en estas noticias.
Predicciones demográficas y electorales
La científica en computación Timnit Gebru, junto a su equipo, fue capaz de procesar 50 millones de imágenes de Google Street View, a través de un sistema de Deep Learning. Gracias a esto, el sistema fue capaz de identificar tipos de autos y algunos aspectos relacionados con los mismos.
En este sentido, fue posible identificar más de 20 millones de autos y sus características. Posteriormente, se diseñaron sistemas que eran capaces de predecir la demografía de una ciudad, mediante la composición y características de los autos que se registraban en dicha área geográfica.
Una de las predicciones más llamativas, determina que si en un recorrido de 15 minutos, se cuentan más autos cerrados (sedán) que camionetas, los ciudadanos de dicha región tienen más probabilidad (88%) de elegir un candidato demócrata. En caso contrario, la probabilidad de votar por un candidato republicano es del 82%. Este resultado resulta sorprendente y abre la puerta a una nueva era de estudio de predicciones demográficas y electorales.
Traducciones de idiomas
Gracias a la aplicación de sistemas de aprendizaje Deep Learning, es posible que las plataformas de traducción realicen conversiones entre imágenes e idiomas. Es decir, las aplicaciones de traducción, son capaces de convertir el texto de las imágenes, sin necesidad de transcribir dicho texto. Estas transformaciones se realizan casi en tiempo real y en cualquier idioma.
Esta red de aprendizaje se ejecuta de manera espontánea, al mantener la cámara de un equipo móvil sobre un determinado objetivo. Posteriormente, se realiza una conversión de la imagen a texto (OCR), el cual será finalmente traducido a cualquier idioma. Estos sistemas son muy útiles en la actualidad, pues los idiomas dejan de ser una barrera para la comunicación global entre personas.
¿Cómo puedo aprender más sobre Deep Learning?
Como has podido apreciar, el Deep Learning tiene una importante aplicación en una gran variedad de áreas de interés para los seres humanos. Esta disciplina tiene un crecimiento exponencial en la actualidad, lo que requiere a su vez de profesionales calificados, capaces de manejar todos los aspectos relacionados con el aprendizaje automático. Comienza ya nuestro Máster en Data Science y asegura tu futuro en una de las profesiones más prometedoras y demandadas hoy en día.