Aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático centrada en crear y entrenar redes neuronales artificiales con múltiples capas. Estas redes neuronales pueden extraer automáticamente características importantes y complejas de los datos de entrada, tal como lo aprenderían ellas mismas, y usar estas características para resolver problemas. Gracias a esta capacidad, el aprendizaje profundo puede resolver con éxito problemas complejos y trabajar de manera efectiva con datos que contienen una gran cantidad de información.

El principio de funcionamiento
El trabajo del aprendizaje profundo es transferir datos secuencialmente a través de capas de una red neuronal, seguido de ajustar pesos y parámetros para que el modelo pueda detectar patrones y patrones complejos en los datos. Después del entrenamiento, la red se puede utilizar para predecir o clasificar nuevos datos.

Tipos de redes neuronales
El aprendizaje profundo cubre el uso de redes neuronales con una gran cantidad de capas. Las redes neuronales, a su vez, forman parte del kit de herramientas de aprendizaje profundo.

Cada tipo de red neuronal se especializa en ciertos tipos de datos y tareas y se puede aplicar en varios campos y escenarios.

• Las redes neuronales convolucionales (CNN) procesan y analizan datos con estructura espacial. Se utilizan en visión por computadora, reconocimiento de imágenes y video.
• Las redes neuronales recurrentes (RNN) funcionan con datos secuenciales. Se utilizan para tareas de traducción automática, procesamiento del lenguaje natural y generación de texto.
• Las redes neuronales convolucionales recurrentes (RCNN, por sus siglas en inglés) combinan las propiedades de las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes. Se utilizan para tareas que combinan procesamiento de secuencias y estructura de datos espaciales.
• Los codificadores automáticos tienen como objetivo comprimir los datos de entrada en una representación más compacta y luego restaurarlos a partir de esa representación. Los autoencodificadores lo ayudan a explorar estructuras de datos ocultas, reducir la dimensionalidad de los datos y generar nuevos ejemplos.
• Las redes generativas adversarias (GANS) consisten en dos redes neuronales competidoras: un generador y un discriminador. El generador crea nuevos datos que podrían engañar al discriminador, y el discriminador intenta distinguir los datos reales de los falsos. GAN se utiliza para generar contenido.
• Los transformadores se basan en mecanismos de atención. Se utilizan para procesar datos secuenciales, como textos y secuencias de series temporales.

Áreas de aplicación del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo se utiliza en varios campos debido a su capacidad para aprender de una gran cantidad de datos y hacer predicciones precisas. El aprendizaje profundo se utiliza en la conducción autónoma para navegar por los automóviles, en la atención médica para diagnosticar enfermedades, en el comercio electrónico para recomendar productos y en la industria del juego para un juego más realista.