¿Imaginas conferir a tus máquinas el poder de reconocer comportamientos y generar respuestas mucho más humanas? Con Deep Learning o Aprendizaje Profundo, también llamado Aprendizaje automático, una máquina puede llegar a funcionar como un símil del sistema nervioso humano, pudiendo llegar a detectar características ocultas en los datos, alcanzando funciones psicológicas como la memoria semántica, el razonamiento, la atención, la motivación y la emoción, de forma que los sistemas artificiales realicen aportes exponenciales, desde la mejora en la experiencia del usuario, hasta la captación de insights, efectividad del Big Data y potencialidades para la Inteligencia Artificial (IA), sin dudas el componente que faltaba para tomar las mejores decisiones en tu modelo de negocios.

Deep Learning

Pero, realmente ¿cómo funciona?

Deep Learning es un subconjunto dentro del campo de Machine Learningpara entenderlo vale compararlo con el proceso natural del aprendizaje de un niño. En nuestro proceso de formación y cognición nos apoyamos en el aprendizaje por refuerzo, donde las conductas que se premian tienden a aumentar su probabilidad de ocurrencia, mientras que las conductas que se castigan tienden a desaparecer, de esta manera, los algoritmos aprenden la semántica necesaria para diferenciar una queja de una sugerencia o consulta específica, según sea el caso, descifrando eficazmente los datos y atendiendo los mensajes recibidos de la forma más parecida a como lo haría un humano.

Deep Learning y Experiencia de Usuario

Pueden ser muchas las aplicaciones del Deep Learning; sin embargo, rescatamos cinco que demuestran sus capacidades para mejorar la experiencia de usuario:

traductores inteligentes

Traductores inteligentes:

tal como lo hace el traductor de Google, esta innovación permite absorber características y pautas del comportamiento humano, de manera que aprenden de las traducciones corregidas para aplicarlas en próximas consultas, ahorrando tiempo y esfuerzo al usuario, aproximándose al resultado deseado.

lenguaje hablado y escrito

Lenguaje hablado y escrito:

sea que el usuario se exprese de forma hablada o escrita, el Deep Learning está preparado para reaccionar ante ello; en otras palabras, será adaptable y capaz de responder adecuadamente sea cual sea el mecanismo de expresión de la persona.

reconocimiento de voz

Reconocimiento de voz:

precisión y agilidad, esta solución hace posible la firma de un documento tan solo con la acción de la voz de una persona sin requerir su presencia física, por mencionar un ejemplo.

interpretación de la semántica

Interpretación de la semántica:

mediante el análisis del lenguaje verbal o escrito, se pueden detectar las emociones de los usuarios, logrando así un entendimiento profundo de sus necesidades.

 


reconocimiento facial

Reconocimiento de caras:

gracias al reconocimiento facial en tiempo real, es posible reforzar la seguridad de los servicios en los que la identificación personal es indispensable, lo cual brinda mayores garantías a los usuarios.

Casos de éxito de Deep Learnig

Pinterest

Con deep learning acelerado por GPU, esta red social enseñó a su sistema a reconocer las funciones de imagen con un conjunto de datos de miles de millones de pines cuantiosamente comentados que sus usuarios organizan.

Adobe DeepFont

Adobe creó DeepFont en colaboración a los diseñadores con la identificación de fuentes. Así examina las curvas y otras características de una imagen capturada y se comparan con una base de datos de 20.000 fuentes.

NASA Ames

Con el fin de hacer mejor seguimiento y mantener el ojo en la salud de la tierra, la NASA desarrolló DeepSat, una plataforma de deep learning para la clasificación y segmentación de imágenes por satélite.

casos de éxito deep learning

De esta manera, se está redefiniendo la innovación en las empresas. Cada vez más la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learnig van alcanzando a las empresas de todos los continentes.  ¿Cómo vas en este camino?