Python Deep Learning - Aplicaciones
El aprendizaje profundo ha producido buenos resultados para algunas aplicaciones, como visión por computadora, traducción de idiomas, subtítulos de imágenes, transcripción de audio, biología molecular, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural, vehículos autónomos, detección de tumores cerebrales, traducción de voz en tiempo real, música. composición, juego automático y así sucesivamente.
El aprendizaje profundo es el siguiente gran salto después del aprendizaje automático con una implementación más avanzada. Actualmente, se encamina a convertirse en un estándar de la industria, lo que brinda una fuerte promesa de cambiar las reglas del juego cuando se trata de datos no estructurados sin procesar.
El aprendizaje profundo es actualmente uno de los mejores proveedores de soluciones para una amplia gama de problemas del mundo real. Los desarrolladores están creando programas de inteligencia artificial que, en lugar de usar reglas dadas previamente, aprenden de ejemplos para resolver tareas complicadas. Con el aprendizaje profundo siendo utilizado por muchos científicos de datos, las redes neuronales más profundas están brindando resultados cada vez más precisos.
La idea es desarrollar redes neuronales profundas aumentando el número de capas de entrenamiento para cada red; La máquina aprende más sobre los datos hasta que son lo más precisos posible. Los desarrolladores pueden usar técnicas de aprendizaje profundo para implementar tareas complejas de aprendizaje automático y entrenar redes de IA para que tengan altos niveles de reconocimiento perceptivo.
El aprendizaje profundo encuentra su popularidad en la visión por computadora. Aquí una de las tareas que se logran es la clasificación de imágenes donde las imágenes de entrada dadas se clasifican como gato, perro, etc. o como una clase o etiqueta que mejor describe la imagen. Nosotros, como seres humanos, aprendemos a realizar esta tarea muy temprano en nuestras vidas y tenemos estas habilidades para reconocer patrones rápidamente, generalizar a partir de conocimientos previos y adaptarnos a diferentes entornos de imágenes.