¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial (IA) que busca replicar cómo el cerebro humano aprende y procesa la información. Utiliza algoritmos informáticos llamados redes neuronales para reconocer patrones y comprender datos complejos. Estas redes neuronales están compuestas por capas de nodos interconectados, similares a las neuronas en el cerebro. A través del proceso de aprendizaje profundo, estos nodos aprenden a extraer características y hacer predicciones utilizando datos en bruto.
Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), como GPT (Generative Pre-trained Transformer) y BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), son ejemplos avanzados del aprendizaje profundo en acción. Están diseñados para entender y generar lenguaje similar al humano. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de texto de internet, aprendiendo las diferencias en la estructura y el significado del lenguaje. Son increíblemente versátiles, capaces de realizar tareas como traducción de idiomas, resumen de textos y responder preguntas complejas.
El aprendizaje profundo se está utilizando extensamente en visión por computadora, atención médica, finanzas y conducción autónoma. Su capacidad para aprender de los datos y generalizar a nuevas situaciones lo convierte en una herramienta poderosa para resolver problemas complejos e impulsar la innovación en una amplia gama de aplicaciones.
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