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Aprendizaje profundo

Última actualización el lunes, 29 de abril de 2024.

 

Definición:

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El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial que se basa en algoritmos de redes neuronales artificiales para simular el aprendizaje humano y procesar datos de una manera similar al cerebro humano. Se caracteriza por la capacidad de aprender automáticamente patrones complejos y representaciones de datos de forma jerárquica.

```html Aprendizaje Profundo

El concepto de Aprendizaje Profundo

El Aprendizaje Profundo es un campo de estudio dentro de la inteligencia artificial que se basa en la creación de algoritmos y modelos que imitan el funcionamiento del cerebro humano para realizar tareas complejas. Este enfoque se inspira en la estructura y funcionamiento de las redes neuronales del cerebro y busca desarrollar sistemas capaces de aprender de forma autónoma a partir de grandes cantidades de datos.

Características del Aprendizaje Profundo:

1. Redes Neuronales Profundas: El aprendizaje profundo se basa en el uso de redes neuronales artificiales compuestas por múltiples capas de unidades interconectadas. Estas capas permiten aprender representaciones de los datos de forma jerárquica y compleja.

2. Capacidad de Generalización: Los sistemas de aprendizaje profundo tienen la capacidad de generalizar el conocimiento aprendido a partir de ejemplos específicos, lo que les permite aplicar lo aprendido a nuevas situaciones o datos no vistos previamente.

3. Aprendizaje No Supervisado y Supervisado: El aprendizaje profundo puede realizarse de forma supervisada, donde se proporcionan ejemplos etiquetados, o de forma no supervisada, donde el sistema debe encontrar patrones o estructuras por sí mismo en los datos de entrada.

En resumen, el aprendizaje profundo ha revolucionado diversos campos como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la biomedicina, entre otros, permitiendo la creación de sistemas más inteligentes y eficientes en la resolución de tareas complejas.

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