Aprendizaje profundo

Autor: Eugene Taylor
Fecha De Creación: 10 Agosto 2021
Fecha De Actualización: 1 Mes De Julio 2024
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¿Qué es una Red Neuronal? | Aprendizaje Profundo. Capítulo 1
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Contenido

Definición: ¿Qué significa Deep Learning?

El aprendizaje profundo es una colección de algoritmos utilizados en el aprendizaje automático, utilizados para modelar abstracciones de alto nivel en los datos mediante el uso de arquitecturas modelo, que se componen de múltiples transformaciones no lineales. Es parte de una amplia familia de métodos utilizados para el aprendizaje automático que se basan en el aprendizaje de representaciones de datos.


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Techopedia explica el aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un enfoque específico utilizado para construir y entrenar redes neuronales, que se consideran nodos muy prometedores para la toma de decisiones. Se considera que un algoritmo es profundo si los datos de entrada se pasan a través de una serie de transformaciones no lineales o no lineales antes de que se conviertan en salidas. En contraste, la mayoría de los algoritmos modernos de aprendizaje automático se consideran "superficiales" porque la entrada solo puede ir a unos pocos niveles de llamadas de subrutina.

El aprendizaje profundo elimina la identificación manual de las características en los datos y, en cambio, depende de cualquier proceso de capacitación que tenga para descubrir los patrones útiles en los ejemplos de entrada. Esto hace que entrenar la red neuronal sea más fácil y rápido, y puede producir un mejor resultado que avanza el campo de la inteligencia artificial.