‘Deep learning’: qué es y cómo funciona el aprendizaje profundo

El deep learning o aprendizaje profundo se ha consolidado como una de las tecnologías más influyentes de los últimos años. Presente en aplicaciones cotidianas como los asistentes virtuales, el reconocimiento facial o la traducción automática, también está transformando sectores como la logística, la sanidad, la automoción y las finanzas. Gracias a su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y aprender de manera autónoma, el deep learning posibilita a las empresas automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y descubrir patrones ocultos. Su potencial sigue creciendo, impulsando la innovación y generando nuevas oportunidades en múltiples campos.

En este post exploraremos qué es el deep learning, cómo funciona y cuáles son sus principales beneficios y aplicaciones.

¿Qué es el ‘deep learning’?

El deep learning, conocido en español como aprendizaje profundo, es una disciplina de la inteligencia artificial y el machine learning que se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas. Estas imitan el funcionamiento del cerebro humano para identificar patrones, clasificar información y tomar decisiones.

Según la publicación de referencia Deep Learning (MIT Press), “el aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje que permite a los ordenadores aprender de la experiencia y comprender el mundo a través de una jerarquía de conceptos”. En palabras de los autores Goodfellow, Bengio y Courville, “como la máquina aprende de la experiencia, no es necesario que una persona programe de modo explícito todo el conocimiento que el sistema precisa. Esta jerarquía de conceptos le da la capacidad de aprender ideas complejas construyéndolas a partir de otras más simples; un grafo de estas jerarquías tendría muchas capas de profundidad”.

El deep learning y el machine learning suelen confundirse porque, en ambas disciplinas, las máquinas aprenden a partir de datos. Sin embargo, el aprendizaje profundo se caracteriza por su capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados (imágenes, vídeos, audio, texto) y sin tanta necesidad de programación explícita. En otras palabras, al utilizar redes neuronales profundas, el sistema es capaz de aprender de la experiencia y mejorar su rendimiento progresivamente.

El mercado global del aprendizaje profundo está en plena expansión. La consultora Grand View Research estima que escalará hasta los 526,7 mil millones USD en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 31,8%.

¿Cómo funciona el ‘deep learning’?

El deep learning funciona a través de redes neuronales profundas, es decir, modelos compuestos por varias capas que procesan la información paso a paso. Cada capa recibe los datos, los transforma y los pasa a la siguiente, como si fueran filtros que van afinando el resultado hasta obtener una interpretación cada vez más precisa. Las capas se organizan de las siguiente manera:

• Capa de entrada. Recibe los datos iniciales y los prepara para el procesamiento.
• Capas ocultas. Realizan transformaciones complejas sobre los datos, detectando patrones y características relevantes.
• Capa de salida. Produce el resultado final o la predicción del modelo.

Las redes emplean grandes cantidades de datos y mucha capacidad de cálculo, conseguida normalmente gracias a chips GPU (Graphics Processing Unit) y procesadores avanzados diseñados para trabajar con operaciones en paralelo. Cuanto mayor sea la calidad de los datos y la potencia de cálculo, más exactas y útiles serán las predicciones del sistema.

Una dificultad habitual en el aprendizaje profundo es el sobreajuste (overfitting), que ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y falla al enfrentarse a información nueva. Para reducir este problema, se aplican distintas técnicas ─como la regularización, el dropout o la validación cruzada─ que permiten equilibrar el aprendizaje y asegurar que el sistema funcione adecuadamente en situaciones reales.

Beneficios del ‘deep learning’

El deep learning aporta una serie de ventajas que explican por qué cada vez más empresas apuestan por esta tecnología:

• Mayor precisión. Al trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados (como imágenes, audio o texto), consigue resultados más exactos que otros métodos de análisis.
• Aprendizaje autónomo. El sistema mejora su rendimiento de forma continua sin necesidad de ser reprogramado en cada paso.
• Versatilidad. Se adecua a múltiples entornos, desde la logística hasta la sanidad o el comercio electrónico.
• Escalabilidad. Cuantos más datos recibe, más fiable se vuelve, lo que lo hace ideal para empresas en expansión.
• Reducción de errores humanos. Automatiza procesos complejos que requieren rapidez y exactitud.

En conjunto, estas ventajas hacen del deep learning una herramienta clave para innovar, optimizar operaciones logísticas y empresariales, y tomar decisiones basadas en datos de modo más eficiente.

Tipos de ‘deep learning’

Existen distintos enfoques de deep learning según el tipo de problema que se quiera resolver. Los más destacados son:

• Redes neuronales convolucionales (CNN). Muy utilizadas en el análisis de imágenes y vídeos. Son capaces de identificar objetos, rostros o incluso defectos en una línea de producción.
• Redes neuronales recurrentes (RNN). Diseñadas para trabajar con datos secuenciales, como textos, audio o series temporales. Se aplican, por ejemplo, en traducción automática o en predicciones de demanda.
• Redes generativas adversarias (GAN). Compuestas por dos modelos que “compiten” entre sí para generar contenido nuevo. Se emplean en la creación de imágenes sintéticas, música o simulaciones.
• Transformers. Una evolución de las RNN que sobresale en el procesamiento del lenguaje natural. Están detrás de los sistemas de chatbots y asistentes virtuales más avanzados.

Cada tipo de red ofrece capacidades diferentes y se adapta a un campo específico, lo que hace que el deep learning sea una tecnología muy flexible y con aplicaciones en constante expansión.

Aplicaciones del ‘deep learning’: de la sanidad a la logística

El deep learning ya forma parte de muchas soluciones que usamos en nuestro día a día, y su potencial sigue creciendo en distintos sectores:

• Sanidad. Análisis de imágenes médicas para la detección temprana de enfermedades, apoyo en diagnósticos, descubrimiento de fármacos y desarrollo de tratamientos más personalizados.
• Automoción. Base tecnológica de los vehículos autónomos y de los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), que interpretan el entorno en tiempo real para tomar decisiones relativas a la seguridad vial.
• Retail e e-commerce. Sistemas de recomendación que analizan el comportamiento del cliente para ofrecer productos a medida y mejorar la experiencia de compra.
• Seguridad. Reconocimiento facial, detección de patrones en vídeos y vigilancia inteligente en espacios públicos y privados.
• Logística. Optimización de rutas de transporte, análisis predictivo de la demanda o gestión inteligente de almacenes. La digitalización de la cadena de suministro (por ejemplo, mediante un software de gestión de almacenes) y su automatización (con robots AMR o Pallet Shuttle Automático 3D) es imprescindible para recoger datos de calidad que puedan utilizarse en deep learning. Este uso permite reducir costes y potenciar la eficiencia en la cadena de suministro.

Además de estas aplicaciones consolidadas, el deep learning abre nuevas oportunidades en áreas como la investigación científica, la predicción del clima y sus fenómenos extremos, la biotecnología y el diseño de materiales innovadores.

‘Deep learning’, oportunidades y perspectivas

El deep learning se ha convertido en un motor de innovación en múltiples sectores gracias a su capacidad para aprender de grandes volúmenes de datos y mejorar su rendimiento de forma autónoma. Desde la logística hasta la sanidad, la automoción o la biomedicina, sus aplicaciones permiten automatizar procesos, aumentar la precisión y generar nuevas posibilidades de negocio.

Comprender qué es el aprendizaje profundo, cómo funciona y en qué ámbitos puede aplicarse resulta esencial para las empresas que buscan ser más competitivas en un entorno cada vez más digitalizado. Estamos ante una tecnología que seguirá evolucionando y que, sin duda, marcará el futuro de la inteligencia artificial.