En los últimos años la popularidad y el uso de los algoritmos basados en Deep Learning ha aumentado debido a la multitud de campos en los que es posible aplicarlos y a los buenos resultados que ofrece esta solución.

¿Para qué sirve el Deep Learning?

El principal objetivo de los algoritmos de Deep Learning es conseguir realizar tareas que un humano desempeñaría de forma casi automática pero que llegan a ser complejas para una máquina. Un ejemplo sería, poder detectar e identificar todos los elementos de una imagen. Hoy en día el Deep Learning está considerado como el mejor clasificador de imágenes y representa el estado del arte en la Visión por Computador, siendo estos algoritmos los más utilizados actualmente y el principal objeto de investigación en dicho campo.

¿En qué se basa el Deep Learning y cómo funciona?

El Deep Learning es una rama de la Inteligencia Artificial basada en el uso de redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales están inspiradas en el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. Del mismo modo que una neurona recibe y transmite impulsos eléctricos, una neurona artificial recibe información la cual transforma y envía a otras neuronas adyacentes. De esta forma, la información se transforma conforme se transmite por todas las neuronas hasta llegar al final de la red. Finalmente, la red ofrecerá una salida con los resultados que haya obtenido en función de los datos que haya recibido como entrada, de cómo haya sido entrenada y el objetivo para el que esté siendo utilizada.

Es necesario entrenar la red para que pueda aprender de los datos que se le proporcionan. Conforme se entrena una red con información, esta va modificando sus neuronas hasta que es capaz de sacar las conclusiones correctas, incluso con datos que no se le han proporcionado anteriormente. Por ejemplo, si introducimos imágenes en una red indicando en cuales de ellas hay perros y en cuales no, la red acabara aprendiendo a encontrar perros en cualquier imagen nueva que se le proporcione. De este modo el Deep Learning se puede aplicar en diversos ámbitos con múltiples objetivos, desde leer textos manuscritos, hasta averiguar la edad de una persona en base a una imagen.

¿En qué aplicaciones se utiliza el Deep Learning ?

En la actualidad se hace uso de Deep Learning en un gran número de aplicaciones que son usadas en el día a día como por ejemplo el traductor de Google; en asistentes virtuales como Siri, Cortana y Google Assistant, los cuales utilizan algoritmos de Deep Learning para el reconocimiento de voz; clasificación de correos electrónicos e incluso para sistemas de seguridad que hagan uso de reconocimiento facial. Otra de las áreas donde se aplica Deep Learning, es en algo tan complejo como los coches autónomos, los cuales cada día están más cerca de convertirse en una realidad.

En el caso de las fábricas, por ejemplo, se puede utilizar para reconocer piezas nuevas que no han sido introducidas previamente en el sistema, ya que el algoritmo de Deep Learning ha ‘estudiado’ de otras fotos previas en las que se le ha indicado qué es pieza y cuando se ha introducido una nueva pieza en el sistema lo ha reconocido como tal sin haber tenido que indicárselo.

Otra aplicación bastante importante en las fábricas, es el reconocimiento inteligente de defectos. Una vez entrenado el sistema con diferentes defectos (forma, tamaño, geometría…), es posible que el sistema pueda reconocer nuevos defectos porque ha aprendido qué es. Se trata de una aplicación muy interesante porque por la variabilidad de defectos es habitual no poder categorizar todos en un principio.

Como estamos viendo el campo de actuación del Deep Learning es muy amplio, y es en la Industria 4.0, y en particular, en la Visión Artificial, donde más posibilidades y mayores avances se están produciendo. Estos algoritmos, combinados con la Visión Artificial nos permiten realizar tareas como medir distancias, predecir de fallos, detectar objetos o leer de textos. Funciones que, hasta ahora, requerían de intervención humana y para las que era necesario una gran inversión de tiempo, pueden automatizarse gracias al Deep Learning.

Estas son solo algunas de las muchas aplicaciones que nos ofrece el Deep Learning actualmente, y que serán muchas más en un futuro ya que es un campo que se encuentra en plena expansión. y que cada vez es aplicable a más campos y es capaz de resolver problemas más complejos.

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