Todo el mundo ha estado delirando sobre cómo la inteligencia artificial y el machine learning nos salvan. Se está convirtiendo rápidamente en un dogma por el que vivir.
Las máquinas están bajo el foco de atención y parecen ser nuestra solución para vivir nuestra vida soñada. Justo cuando piensas que has entendido estos términos, alguien empieza a hablar sobre el Deep Learning.
Otro término más para confundirnos a todos. Parece imposible mantenerse al día con la industria tecnológica. Están constantemente innovando nuevos dispositivos y usando técnicas sofisticadas para mejorar nuestras vidas. ¡Esto es impresionante!, pero como se trata de una industria tan elaborada y de ritmo tan rápido, no podemos comprender realmente cómo la tecnología está mejorando nuestras vidas.
¿Qué hace que el Deep Learning se destaque sobre el Machine Learning?
Al escuchar por primera vez el término Deep Learning, originalmente pensé que era un método de estudio para que aprendiéramos más eficientemente. Qué tontería, ¿verdad? Bueno, tal vez no. Resulta que eso es básicamente lo que es el Deep Learning pero no para nosotros, para las máquinas.
El Deep Learning se define como un subtipo de Machine Learning que utiliza algoritmos de redes neuronales, sus modelos pueden ser más profundos que los modelos de Machine Learning porque existe una base de datos mucho mayor gracias a las redes neuronales.
Las redes neuronales son como una simulación del cerebro humano en el sentido de que tiene partes interconectadas para que la máquina pueda tomar decisiones y hacer predicciones como lo haría un cerebro humano. Son la razón por la que somos capaces de conseguir que las máquinas aprendan por sí solas y por la que hemos logrado un método tan complejo como el Deep Learning.
Con todas estas capas de redes neuronales, puede ser más independiente, al tener más datos podemos tener mejores algoritmos y modelos más grandes que den mayor precisión a las máquinas.
A diferencia del Machine Learning, en el que tenemos que elegir manualmente las características y un clasificador para organizar las imágenes, el Deep learning puede hacerlo automáticamente con la extracción de características.
Así que se preguntarán por qué nos centramos en el Deep Learning. Todo se reduce a los datos que tienes y a lo que intentas resolver.
Con un Deep Learning, requieres de:
– Una GPU de alto rendimiento (potencia de cálculo).
– Datos etiquetados.
Si no cuentas con esto, puedes utilizar Machine Learning para decidir manualmente qué clasificadores funcionarán con sus datos. Pero, si estás buscando más precisión y tienes los recursos para soportar la gran base de datos necesaria para el Deep Learning, entonces esta sería la opción ideal.
Impacto del Deep Learning
- Automóviles autónomos: Si bien tenemos coches autopropulsados como el famoso Tesla, todavía no hemos llegado al punto en que los coches puedan ser totalmente independientes sin un ser humano.
Con Deep Learning, definitivamente llegaremos allí. Telsa ha sido la empresa que más ha avanzado gracias a sus extraordinarias cantidades de datos.
Tres componentes clave para que el piloto automático sea preciso son:
– Visión por computador
– Predicción
– Planificación de rutas
Estas son cosas increíblemente difíciles de dominar para una máquina porque tienen que depender de las acciones humanas en el camino y tomar decisiones apresuradas como lo haría una persona.
Los logros avanzados de Telsa con Deep Learning les han permitido tener la mayor precisión en los tres componentes clave que todos los autos autónomos necesitan.
- Control por voz: Ha sido una forma común de IA con Siri y Alexa. ¿Pero, qué pasa con la traducción?
Speech to Text ha sido el método preferido para las aplicaciones de traducción, pero ha habido muchos problemas con estas aplicaciones, como la latencia, las traducciones robóticas y la falta de comunicación.
La aplicación de Google Traslate ha utilizado el Deep Learning para desarrollar la herramienta de traducción más natural que hemos visto.
Google utilizó un modelo de red neuronal para construir un modelo de secuencia a secuencia. Esto significa que Translate puede traducir directamente el habla de un idioma a otro sin perder los matices y el comportamiento natural de la voz de la persona, haciendo de la traducción una experiencia más humana.
- Avance en investigaciones médicas: Una de las áreas que ha tenido un gran avance es la Oncología, rama de la medicina que se ocupa de la prevención, diagnóstico y tratamiento del cáncer.
Los algoritmos robustos del Deep Learning han demostrado ser más precisos en el diagnóstico del cáncer que los patólogos.
El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo y se investiga constantemente, la precisión del diagnóstico del Deep Learning ha cambiado enormemente la forma en que manejamos el cáncer ya que se puede dar respuestas más rápido y tener más confianza en cómo tratar a los pacientes.
¿Cómo utilizamos el Deep Learning en Jaya Company para mejorar el rendimiento de nuestros procesos?
El Deep Learning nos ha dado las herramientas para dar a nuestros clientes la mejor experiencia posible.En Jaya Company utilizamos la analítica de voz para crear empatía con nuestros clientes. Lo hacemos interpretando los estados de ánimo de las personas en conversaciones grabadas para saber cómo se sienten realmente.
Esto significa que con la precisión de Deep Learning podemos conocer las reacciones de nuestros clientes a nuestros servicios por teléfono para mejorar nuestra interacción con ellos.
¿Qué significa realmente el Deep Learning para nuestro futuro?
Cuando digerimos completamente las posibilidades que puede darnos, podemos cambiar rápidamente nuestra perspectiva de la tecnología, su desarrollo nos ha abierto innumerables puertas para crecer y cuanto más reconozcamos esto, más podremos evitar que cause estragos.
El Deep Learning ha hecho posible que las máquinas funcionen incluso mejor que los seres humanos. Con ese conocimiento, debemos educar a las personas para que se haga amiga de la IA en lugar de competir con ella.
La persona promedio pasa 90.000 horas de su vida trabajando. ¿Por qué gastarlo haciendo un trabajo impersonal que una máquina podría hacer? Cuando abrazamos el futuro del Deep Learning y aprendemos a manejarlo, podemos crear un espacio donde más gente pueda ser creativa e individualmente.
