El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) que imita la forma en que los humanos obtienen ciertos tipos de conocimiento. El aprendizaje profundo es un elemento importante de la ciencia de datos, que incluye estadísticas y modelos predictivos.
Es extremadamente beneficioso para los científicos de datos que tienen la tarea de recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos; El aprendizaje profundo hace que este proceso sea más rápido y sencillo.
En su forma más simple, el aprendizaje profundo se puede considerar como una forma de automatizar el análisis predictivo. Si bien los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales son lineales, los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de complejidad y abstracción cada vez mayores.
Para comprender el aprendizaje profundo, imagina a un niño pequeño cuya primera palabra es perro. El niño pequeño aprende qué es y qué no es un perro señalando objetos y diciendo la palabra perro. El padre dice: “Sí, ese es un perro” o “No, ese no es un perro”. A medida que el niño pequeño continúa señalando objetos, se vuelve más consciente de las características que poseen todos los perros.
Lo que hace el niño, sin saberlo, es aclarar una abstracción compleja, el concepto de perro, mediante la construcción de una jerarquía en la que cada nivel de abstracción se crea con el conocimiento obtenido de la capa anterior de la jerarquía.
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Requisitos
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Lo que aprenderás
- Aprendizaje profundo
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