El Deep Learning, o aprendizaje profundo, en una traducción literal en español, no es más que un ramo del Machine Learning (ML), el cual tiene por objetivo "enseñarles" a las máquinas a operar e interpretar patrones de forma automatizada y más natural.
Como una de las bases de la Inteligencia Artificial, esta tecnología ha mejorado la capacidad de los computadores de clasificar, reconocer, detectar y describir datos, grosso modo, de comprender esta información.
Las ventajas de esta mejoría, con seguridad, impactarán el flujo operativo de cualquier negocio. Lee el artículo y entiende cómo optimizar los negocios con Deep Learning. ¡Disfruta la lectura!
Antes de explorar cómo optimizar los negocios con Deep Learning (DL), vamos a profundizar nuestro conocimiento sobre esta tecnología.
Como mencionamos, el DL es una de las tecnologías de Inteligencia Artificial, basada en ML, que está relacionada con la capacidad de aprendizaje de una máquina. Su principal particularidad está en la "educación" cada vez más humana y natural.
En otras palabras, los computadores se programan para procesar datos y realizar operaciones como los seres humanos, de forma inteligente y con menos características preprogramadas/robotizadas.
Con esta tecnología, es posible identificar y clasificar imágenes, reconocer voz, detectar objetos, describir contenidos, prever situaciones, cuidar el procesamiento de lenguaje natural, optimizar sistemas de recomendación, entre otros.
Asimismo, esta tecnología estructura parámetros básicos para el tratamiento de datos y entrena a las máquinas para que actúen de forma intuitiva, por medio del reconocimiento de patrones en varias capas de procesamiento.
Por esto, el DL puede identificar y categorizar cualquier operación que tenga una estructura básica de datos.
El DL es una tecnología que crea algoritmos inteligentes para reconocer diferentes tipos de objetos, adaptarlos a variaciones y antever nuevos patrones.
Para ello, se usan bases históricas de datos, hechas por seres humanos, como guía y se les "enseña" a las máquinas a seguirlas cuidadosamente. Cuanto más profundo sea el aprendizaje del algoritmo, más alta será su capacidad de adaptación a nuevos escenarios.
Por esto, el uso de patrones diversos es esencial para optimizar los negocios con el Deep Learning.
Además, sus algoritmos permiten que se midan los resultados con más facilidad, que se realicen ajustes de acuerdo con la necesidad y que el procesamiento de datos obtenga más calidad, entre otras cosas. Se puede igualar a la precisión de un humano e, incluso, superarla.
Descubre, a continuación, algunas aplicabilidades estratégicas del Deep Learning que pueden optimizar el negocio.
La base de la información generada por los algoritmos del DL sirven como referencia para tomar decisiones, permitiendo que la TI sea más precisa y que los sistemas aprendan con las acciones pasadas y operen con más objetividad en las siguientes.
Al combinarse con otras herramientas, el TI puede usar el DL para automatizar procesos de forma inteligente y acelerar las operaciones, reducir costos y minimizar errores. De esta forma, los recursos humanos pueden ahorrarse las actividades manuales repetitivas y se pueden usar de forma más estratégica.
A partir de patrones y cruce de datos, el DL puede entrenar a sus algoritmos para que encuentre información exacta en el sistema, de manera rápida y práctica.
El TI también puede usar los datos del DL para estructurar acciones de prevención contra fraudes en actividades comerciales en Internet, por ejemplo. Al identificar acciones extrañas y fuera de los patrones, se puede accionar una especie de bloqueo, para impedir la operación.
Así como nosotros, los seres humanos, las máquinas pueden volverse más inteligentes al adquirir experiencia. Por esto, entre más grande y diversa sea la cantidad de datos usada en el entrenamiento, más alta será la calidad de la identificación de patrones y las posibilidades de optimizar el flujo operativo.
Ahora que ya conoces la aplicabilidad del Deep Learning, queda clara la necesidad del TI de utilizar tales recursos y revolucionar las operaciones de selección, identificación, descripción y previsión de datos.