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Aprendizaje profundo
Definición:
El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial que se basa en algoritmos de redes neuronales artificiales para modelar y procesar datos de una forma similar al cerebro humano, permitiendo a las máquinas aprender y realizar tareas complejas de manera autónoma.
El concepto de Aprendizaje Profundo
El Aprendizaje Profundo es una rama del aprendizaje automático que se centra en el uso de algoritmos de redes neuronales artificiales para modelar y procesar datos, con el objetivo de imitar el funcionamiento del cerebro humano en la interpretación y comprensión de patrones complejos.
Características clave del Aprendizaje Profundo:
Redes neuronales profundas: Utiliza redes neuronales con múltiples capas de procesamiento, permitiendo aprender representaciones de datos en diferentes niveles de abstracción.
Representación jerárquica de datos: Permite capturar características de manera gradual y jerárquica, desde características simples a características más abstractas y complejas.
Procesamiento no supervisado y supervisado: Puede llevarse a cabo tanto de manera supervisada, con datos etiquetados, como de manera no supervisada, para descubrir patrones ocultos en los datos sin etiquetar.
Aplicaciones en diversas áreas: El Aprendizaje Profundo ha demostrado ser efectivo en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, conducción autónoma, entre otros.
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