Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una función de inteligencia artificial que imita el funcionamiento del cerebro humano al procesar datos y crear patrones para su uso en la toma de decisiones. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en inteligencia artificial (IA) que tiene redes capaces de aprender sin supervisión a partir de datos no estructurados o sin etiquetar. También conocido como aprendizaje neuronal profundo o red neuronal profunda.
Cómo funciona el aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo ha evolucionado de la mano con la era digital, que ha provocado una explosión de datos en todas las formas y de todas las regiones del mundo. Estos datos, conocidos simplemente como big data, se obtienen de fuentes como las redes sociales, los motores de búsqueda en Internet, las plataformas de comercio electrónico y los cines en línea, entre otros. Esta enorme cantidad de datos es fácilmente accesible y puede compartirse a través de aplicaciones fintech como la computación en la nube.
Sin embargo, los datos, que normalmente no están estructurados, son tan vastos que los humanos podrían tardar décadas en comprenderlos y extraer información relevante. Las empresas se dan cuenta del increíble potencial que puede resultar de desentrañar esta gran cantidad de información y se adaptan cada vez más a los sistemas de inteligencia artificial para un soporte automatizado.
El aprendizaje profundo aprende de grandes cantidades de datos no estructurados que normalmente podrían llevar décadas a los humanos para comprender y procesar.
Aprendizaje profundo versus aprendizaje automático
Una de las técnicas de IA más comunes utilizadas para procesar big data es el aprendizaje automático, un algoritmo autoadaptativo que obtiene cada vez mejores análisis y patrones con la experiencia o con datos recién agregados.
Si una compañía de pagos digitales quisiera detectar la ocurrencia o el potencial de fraude en su sistema, podría emplear herramientas de aprendizaje automático para este propósito. El algoritmo computacional integrado en un modelo de computadora procesará todas las transacciones que suceden en la plataforma digital, encontrará patrones en el conjunto de datos y señalará cualquier anomalía detectada por el patrón.
El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, utiliza un nivel jerárquico de redes neuronales artificiales para llevar a cabo el proceso de aprendizaje automático. Las redes neuronales artificiales se construyen como el cerebro humano, con nodos neuronales conectados entre sí como una red. Mientras que los programas tradicionales construyen análisis con datos de forma lineal, la función jerárquica de los sistemas de aprendizaje profundo permite a las máquinas procesar datos con un enfoque no lineal.
Un enfoque tradicional para detectar el fraude o el lavado de dinero podría depender de la cantidad de transacción que se produce, mientras que una técnica no lineal de aprendizaje profundo incluiría el tiempo, la ubicación geográfica, la dirección IP, el tipo de minorista y cualquier otra característica que pueda apuntar a una actividad fraudulenta . La primera capa de la red neuronal procesa una entrada de datos sin procesar como la cantidad de la transacción y la pasa a la siguiente capa como salida. La segunda capa procesa la información de la capa anterior al incluir información adicional como la dirección IP del usuario y transmite su resultado.
La siguiente capa toma la información de la segunda capa e incluye datos sin procesar como la ubicación geográfica y hace que el patrón de la máquina sea aún mejor. Esto continúa en todos los niveles de la red neuronal.
Para llevar clave
- El aprendizaje profundo es una función de IA que imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos para su uso en la toma de decisiones.
- La IA de aprendizaje profundo puede aprender de datos que no están estructurados ni etiquetados.
- El aprendizaje profundo, un subconjunto de aprendizaje automático, se puede utilizar para ayudar a detectar el fraude o el lavado de dinero.
Un ejemplo de aprendizaje profundo
Usando el sistema de detección de fraude mencionado anteriormente con el aprendizaje automático, se puede crear un ejemplo de aprendizaje profundo. Si el sistema de aprendizaje automático creó un modelo con parámetros construidos alrededor del número de dólares que un usuario envía o recibe, el método de aprendizaje profundo puede comenzar a aprovechar los resultados ofrecidos por el aprendizaje automático.
Cada capa de su red neuronal se basa en su capa anterior con datos agregados como un minorista, remitente, usuario, evento de redes sociales, puntaje de crédito, dirección IP y una serie de otras características que pueden tardar años en conectarse si se procesan por un humano siendo. Los algoritmos de aprendizaje profundo están entrenados para no solo crear patrones a partir de todas las transacciones, sino también saber cuándo un patrón indica la necesidad de una investigación fraudulenta. La capa final transmite una señal a un analista que puede congelar la cuenta del usuario hasta que se finalicen todas las investigaciones pendientes.
El aprendizaje profundo se utiliza en todas las industrias para una serie de tareas diferentes. Las aplicaciones comerciales que utilizan el reconocimiento de imágenes, las plataformas de código abierto con aplicaciones de recomendación del consumidor y las herramientas de investigación médica que exploran la posibilidad de reutilizar medicamentos para nuevas dolencias son algunos de los ejemplos de incorporación de aprendizaje profundo.
Hecho rápido
El fabricante de electrónica Panasonic ha estado trabajando con universidades y centros de investigación para desarrollar tecnologías de aprendizaje profundo relacionadas con la visión por computadora.
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