¿Qué tipos de deep learning existen y para qué sirven?

Actualmente, el deep learning sigue siendo una de las ramas de la inteligencia artificial en mayor desarrollo. Desde la aparición de chatbots de IA como ChatGPT, el deep learning y sus distintas tipologías se han vuelto a poner en boca de todos. Exploramos qué tipos de deep learning existen y para qué sirven.

El descubrimiento del deep learning, —aprendizaje profundo en español— suscitó una revolución en varios campos, desde la visión por ordenador hasta el procesamiento del lenguaje natural (PLN), proporcionando avances sin precedentes y transformando la forma en que interactuamos con la tecnología. Su capacidad para extraer patrones y características de los datos  de forma automática ha elevado el potencial de la inteligencia artificial, permitiendo a las máquinas realizar tareas complejas con una precisión asombrosa.

Desde sus inicios, el deep learning ha evolucionado al ritmo de los nuevos descubrimientos vinculados a nuevas ramas de la inteligencia artificial y multiplicado sus aplicaciones, destacando recientemente por su explotación en el campo de la inteligencia artificial generativa vinculada al procesamiento de lenguaje natural (PLN) y a los grandes modelos de lenguaje (LLM) que dan vida a chatbots como ChatGPT y GPT-4.

A pesar de ser una de las tecnologías en tendencia, entender el deep learning y el funcionamiento interno de las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes y las arquitecturas transformadoras puede resultar complejo.

En este artículo, exploramos las diferentes ramas del deep learning e intentamos explicar de forma sencilla cómo estos modelos de vanguardia han desbloqueado el potencial de las máquinas para crear, reconocer y comprender el mundo que nos rodea.

¿Qué es el deep learning o aprendizaje profundo?

El deep learning es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning que se centra en el entrenamiento de redes neuronales artificiales para que adquieran la capacidad de "aprender" y de tomar decisiones de una forma similar a la que lo hace el cerebro humano.

Una de las características más llamativas del deep learning es que implica el uso de redes neuronales profundas con múltiples capas que se aplican a un sistema para que procese y transforme un conunto masivo de datos a partir del cual "aprenderá". El procesamiento de los datos de entrenamiento permite al sistema reconocer patrones entre los datos, extraer características significativas y realizar tareas complejas a partir de ellos.

El deep learning ha alcanzado un éxito notable en diversas aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), los sistemas de recomendación y los vehículos autónomos, entre otras.

¿Qué tipos de deep learning existen y para qué sirven?

Las técnicas de deep learning pueden clasificarse en función de la arquitectura y la estructura de las redes neuronales utilizadas.

A continuación listamos algunos de los principales tipos de deep learning, si bien existen más técnicas.

• Redes Neuronales Feedforward (FNN): Esta es la forma más simple de deep learning, también conocida como Perceptrones Multicapa (MLP). La información fluye en una sola dirección, de las capas de entrada a las de salida, sin bucles ni conexiones de retroalimentación. Las FNN se utilizan para tareas como la clasificación de imágenes, el análisis de textos y los problemas de regresión.

• Redes neuronales convolucionales (CNN): Las CNN se utilizan ampliamente para tareas relacionadas con la imagen y el vídeo. Tienen capas especializadas llamadas capas convolucionales, diseñadas para detectar patrones y características en las imágenes. Las CNN son potentes en el reconocimiento de objetos, formas y texturas.

• Redes neuronales recurrentes (RNN): Las RNN están diseñadas para manejar datos secuenciales, como series temporales o datos lingüísticos. Tienen bucles que permiten que la información persista en el tiempo, lo que las hace adecuadas para tareas como el reconocimiento del habla, el modelado del lenguaje y la traducción.

• Redes de memoria a largo plazo (LSTM): Las LSTM son un tipo específico de RNN que abordan el problema del gradiente de fuga, lo que las hace más capaces de capturar dependencias a largo plazo en datos secuenciales.

• Redes Generativas Adversariales (GAN): Las GAN constan de dos redes neuronales, una generadora y otra discriminadora, que se entrenan juntas en un proceso competitivo. Las GAN se utilizan para generar datos sintéticos realistas, como imágenes, audio y texto.

• Autocodificadores: Los autocodificadores son modelos de deep learning no supervisado que se utilizan para reducir la dimensionalidad y aprender características. Constan de un codificador y un decodificador, e intentan reconstruir los datos de entrada.

• Redes de transformadores: Los transformadores son un tipo de arquitectura de red neuronal que ha demostrado un gran éxito en tareas de procesamiento del lenguaje natural. Utilizan mecanismos de autoatención para procesar los datos de entrada en paralelo, lo que las hace muy eficaces para las dependencias de largo alcance.

• Redes de cápsulas: Las redes de cápsulas son una arquitectura relativamente nueva que pretende mejorar la eficiencia del aprendizaje de características representando conceptos visuales como cápsulas en lugar de neuronas individuales.

Estos son solo algunos ejemplos de los diferentes tipos de arquitecturas aplicados para el deep learning. Sin embargo, el campo del deep learning evoluciona rápidamente y los investigadores desarrollan continuamente nuevos modelos y técnicas para hacer frente a diversos retos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

¿Para qué se usa el deep learning?

El deep learning se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones en diversos campos debido a su capacidad para aprender representaciones complejas y realizar tareas avanzadas de manera automatizada. Algunas de las principales áreas en las que se aplica el deep learning son:

1. Visión por computadora: Se utiliza en reconocimiento de objetos, detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación de imágenes en aplicaciones como vehículos autónomos, seguridad y vigilancia, y análisis de imágenes médicas.

2. Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Se aplica en reconocimiento de voz, traducción automática, generación de texto, análisis de sentimientos y chatbots, permitiendo interacciones más naturales con computadoras y dispositivos.

3. Salud y medicina: Se emplea en el diagnóstico médico a través del análisis de imágenes médicas y detección de enfermedades, así como en la investigación de fármacos y análisis de datos clínicos.

4. Finanzas y comercio: Se usa en el análisis de riesgos, predicción de precios de acciones, detección de fraudes y optimización de estrategias comerciales.

5. Juegos y entretenimiento: Es utilizado en juegos de mesa, como ajedrez y Go, para superar a los mejores jugadores humanos, y también en la generación de contenido creativo, como arte y música generativa.

6. Robótica: Se emplea en el control y la toma de decisiones de robots autónomos, permitiéndoles navegar en entornos desconocidos y realizar tareas complejas.

7. Búsqueda y recomendación: Se utiliza en motores de búsqueda, sistemas de recomendación de productos y contenido, para mejorar la precisión de los resultados y las sugerencias personalizadas.

El impacto del deep learning en la tecnología

El impacto del deep learning en la sociedad ha sido profundo y transformador en diversos campos, permitiendo avances significativos tanto a nivel tecnológico como social. 

Algunas de las ventajas más destacadas del deep learning que explican su impacto son:

• Aprendizaje de representación: Los modelos de deep learning pueden aprender automáticamente a representar los datos de forma jerárquica y significativa. Descubren características y patrones relevantes en los datos, eliminando la necesidad de ingeniería manual de características.

• Rendimiento: El aprendizaje profundo ha logrado resultados de vanguardia en diversas tareas, como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural y la ejecución de juegos complejos como el Go y el ajedrez.

• Escalabilidad: El deep learning se adapta bien a grandes conjuntos de datos y recursos informáticos. A medida que aumenta la disponibilidad de datos y mejora la potencia de cálculo, los modelos de aprendizaje profundo pueden manejar problemas cada vez más complejos.

• Versatilidad: Las técnicas de deep learning son versátiles y pueden aplicarse a diversos dominios, que van desde la visión por ordenador y el procesamiento de audio hasta la comprensión del lenguaje natural y los sistemas de recomendación.

• Automatización: La capacidad del aprendizaje profundo para automatizar tareas complejas reduce la carga de la intervención manual y acelera los procesos de toma de decisiones.

• Potencial futuro: El aprendizaje profundo es un área de investigación activa, y los avances en curso siguen ampliando los límites de lo que es posible en la IA. Es muy prometedor para afrontar nuevos retos e impulsar la innovación en diversos sectores.

¿Cuál es la diferencia entre deep learning y machine learning?

Es habitual confundir deep learning y el machine learning, ya que comparten muchas similitudes. Ambos son ramas de la IA que se centran entrenar modelos mediante algoritmos que permiten a las máquinas aprender de datos históricos y realizar tareas sin una programación explícita para ello. Asimismo, ambas tecnologías suelen ser usadas para tareas de clasificación, clusterización y predicción.

• Si quieres explorar las diferencias entre el machine learning y el deep learning de forma profunda, puedes leer esta publicación: "¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y el deep learning?"

El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) en el que los ordenadores aprenden de los datos y toman decisiones sin programación explícita. Por su lado, el deep learning es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales con múltiples capas para aprender y tomar decisiones complejas a partir de los datos.

Machine learning

Imagina que tienes un amigo al que le encanta ver películas. Le enseñas a tu amigo un montón de películas y, con el tiempo, aprende a predecir qué películas te gustarán basándose en tus preferencias. Así funciona el machine learning. El ordenador es el amigo y las películas son los datos. Aprende de los datos y hace predicciones sin estar explícitamente programado para cada decisión.

Deep learning

Ahora vamos un paso más allá para entender cómo funciona el deep learning. En lugar de mostrarle las películas a tu amigo, dile también qué cosas concretas te han gustado de cada película, como los actores, los giros argumentales, el escenario, etc. Tu amigo —el deep learning— aprende no sólo de las películas, sino de la información detallada que le proporcionas. Es una forma más avanzada de machine learning en la que el ordenador aprende a partir de mucha información detallada (representada por múltiples capas en una red neuronal) para hacer predicciones muy precisas.

En resumen, el machine learning hace que la máquina aprenda de los datos para hacer predicciones. El deep learning es una versión más potente del machine learning que entrena a la máquina con información más detallada para que haga predicciones más sofisticadas.

¿ChatGPT usa machine learning o deep learning?

Chat GPT utiliza tanto técnicas de machine learning como de deep learning.

La arquitectura de ChatGPT se basa en un modelo de deep learning denominado transformador, que le permite procesar y comprender las relaciones contextuales del texto. El modelo está preentrenado en un gran corpus de datos de texto mediante machine learning no supervisado, lo que lo hace capaz de comprender el lenguaje en general.

En resumen, Chat GPT utiliza tanto el machine learning (mediante preentrenamiento) como el deep learning (utilizando redes neuronales transformadoras) para proporcionar respuestas e interactuar con los usuarios de forma conversacional.

¿Qué esperar del deep learning en el futuro?

El deep learning sigue siendo una tecnología por explotar que seguirá evolucionando y que, según las previsiones de los expertos, podría transformar nuestra sociedad en formas que hoy apenas podemos imaginar. 

Una de las áreas más emocionantes de la evolución del deep learning en el futuro es el avance de las arquitecturas de modelos. Los investigadores y científicos trabajarán para diseñar redes neuronales más sofisticadas y eficientes, lo que permitirá el desarrollo de sistemas aún más potentes. Estas arquitecturas podrían mejorar significativamente la precisión y la velocidad en tareas complejas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones.

La automatización y la optimización del proceso de entrenamiento son una prioridad clave para los desarrolladores de deep learning. En los próximos años se buscarán algoritmos más avanzados que reduzcan el tiempo y la cantidad de datos necesarios para entrenar modelos, lo que facilitaría el acceso y la implementación del deep learning en diversas aplicaciones y entornos.

Otra área en la que los expertos están poniendo su interés es la interpretabilidad y la confiabilidad de los modelos de deep learning. A medida que el deep learning se integre en campos críticos como la medicina y el derecho, la capacidad de comprender y explicar cómo toman decisiones los modelos será esencial. Los esfuerzos se dirigirán hacia la creación de técnicas que hagan que los modelos sean más transparentes y confiables, lo que fomentaría la confianza en su aplicación en situaciones de alta responsabilidad.

La transferencia de aprendizaje y la generalización también serán focos importantes de investigación. La capacidad de aprovechar el conocimiento adquirido en una tarea para mejorar el rendimiento en otra tarea relacionada será crucial para hacer que el aprendizaje profundo sea más eficiente y efectivo.

Se espera que el deep learning también se fusione con otras disciplinas, como la neurociencia y la computación cuántica, para obtener una comprensión más profunda de cómo funcionan los algoritmos y mejorar su rendimiento en una amplia variedad de aplicaciones.

En el ámbito de la robótica e interacción humano-máquina, el deep learning desempeñará un papel fundamental en el desarrollo de robots y sistemas autónomos que puedan colaborar y comunicarse de manera más inteligente con los humanos, lo que abrirá nuevas posibilidades en la automatización industrial, el transporte autónomo y la asistencia en tareas cotidianas.

En conclusión, el futuro del deep learning estará lleno de avances y desarrollos emocionantes. Con el continuo progreso en arquitecturas de modelos, optimización del entrenamiento, interpretabilidad, transferencia de conocimiento y fusiones interdisciplinarias, el deep learning seguirá impulsando la innovación y transformando la forma en que interactuamos con la tecnología en todos los aspectos de nuestra vida.