Deep Learning: Aprendizaje Profundo (muchas capas = profundo)
¿Por que se llama "profundo"?
La palabra "deep" (profundo) se refiere a las muchas capasde neuronas artificiales que tiene la red. Imaginad un edificio con muchos pisos: cada piso (capa) procesa la informacion de forma un poco mas compleja que el anterior. Cuantas mas capas, mas "profundo" es el aprendizaje y cosas mas complicadas puede entender.
Ejemplo: como una red profunda reconoce una imagen:
Cada capa "ve" algo mas complejo. Las primeras detectan lineas, las ultimas reconocen objetos enteros. Es asi como Instagram sabe donde estan vuestras caras para aplicar filtros.
¿Que necesita el Deep Learning?
GPUs potentes -- procesadores especiales para hacer millones de calculos a la vez (las mismas tarjetas graficas que usais para jugar a videojuegos)
Muchisimos datos -- miles o millones de ejemplos para que aprenda bien
Tiempo -- entrenar un modelo puede tardar horas, dias o incluso semanas
Dinero -- entrenar GPT-4 costo apróximadamente 100 millones de dolares
Los 4 tipos principales de redes profundas
Las que "ven" imagenes
Reconocen lo que hay en fotos y videos
Filtros de Instagram, desbloqueo facial, Google Lens
Las que entienden secuencias
Procesan cosas que van en orden: texto, música, series temporales
Autocompletado del teclado, prediccion del tiempo
Las que revolucionaron la IA moderna
Procesan lenguaje y mucho mas, todo en paralelo
ChatGPT, Google Translate, DALL-E, Gemini, Claude
Las que crean cosas nuevas
Generan imagenes, videos y audios que no existian
Caras que no existen, arte con IA, mejora de fotos
Herramientas que usan los profesionales
Si algun dia quereis crear vuestras propias redes neuronales, estas son las herramientas mas usadas:
TensorFlow
Hecho por Google
PyTorch
Hecho por Meta (Facebook)
Keras
Interfaz facil para principiantes
Dato curioso
Los Transformers (publicados en 2017) cambiaron la IA para siempre. ChatGPT, el traductor de Google, DALL-E, Claude y practicamente toda la IA que usais hoy se basa en esta arquitectura. Sin los Transformers, no existiria nada de esto.
Probad esto
Pedid a ChatGPT que os explique como funciona el mismo por dentro. Os contara que es un Transformer con miles de millones de parametros. Tambien podeis pedirle que os genere una imagen (si usais la version con DALL-E). Eso es Deep Learning funcionando en tiempo real para vosotros.
Idea clave
El Deep Learning (Aprendizaje Profundo) usa redes neuronales con muchas capas para aprender cosas cada vez mas complejas. Es lo que hay detras de ChatGPT, los filtros de Instagram, la traduccion automatica y la IA que genera imagenes. Es muy potente, pero necesita muchos datos, GPUs caras y tiempo.