El día de hoy hablaremos del aprendizaje automático o profundo (Deep Learning) y cómo ha sido implementado como parte de estrategias fundamentales para diversas empresas en el mundo digital.

La tecnología nos asombra con el pasar de los días. La digitalización va en constante avance sin ninguna próxima señal a detenerse en el recorrido de la evolución tecnológica. Por ende, tanto empresas como instituciones continúan formándose e implementando estrategias para no quedarse atrás y seguir obteniendo ventajas competitivas en un mercado competitivo.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es un sub campo del Machine Learning, el cual utiliza una red neuronal artificial compuesta de distintos niveles jerárquicos de profundidad y complejidad.

Esto es con la finalidad de que el sistema aprenda constantemente de las situaciones presentadas en los casos de manera autodidacta sin la necesidad de la intervención humana previa. Gracias a esto, las computadoras y diversos dispositivos no solo aprenden significados, también símbolos y contextos complejos. 

La definición del Deep Learning aparece en 1974 en la tesis doctoral de Paul Werbo. Sin embargo, ve su máximo apogeo en la década del año 2010 gracias a los avances tecnológicos y uso de las redes sociales volviendo la vida humana más adentrada a la tecnología. Desde ahí el Deep Learning ha sido protagonista de una manera diaria en nuestra vida cotidiana sin muchos haberlo identificado anteriormente.

Aplicaciones de esta tecnología

• Traductor inteligente: Google ha aplicado el aprendizaje profundo para la traducción de diversas páginas en la web, demostrando la poderosa capacidad de esta herramienta al saber diversos idiomas.
• Reconocimiento de voz: El Deep Learning en esta aplicación ha permitido obtener resultados más rápidos y precisos, generando alternativas para realizar las búsquedas además de texto. Permite una comprensión más avanzada del sistema hacia el usuario.
• Reconocimiento de imágenes: Clasificación de categorías de manera cualitativa.
• Interpretación: Capacidad de entender comentarios y conversaciones. 

Deep Learning en el mundo de los negocios

• Servicio de atención al cliente: Hemos observado como diversas empresas e instituciones emplean la atención mediante programación de respuestas automáticas para el facilitamiento y ahorro de tiempo de los colaboradores de las empresas. 

• Fabricación: En esta industria cada vez es más común implementar el aprendizaje profundo para la realización de tareas, especialmente cuando son labores que requieren mucho tiempo y tienden a ser repetitivas.

En la industria de la fabricación se utiliza el Deep Learning para prevenir y reducir los errores humanos. Así, los procesos de fabricación sean más seguros para el personal. 

• Sector deportivo: Esta industria utiliza gran parte de sus esfuerzos en reclutar especialistas en Deep Learning y Big Data. Estos aplican análisis de datos en el rendimiento de sus jugadores para mejorar estrategias en el juego. 

• Empresas minoristas: Empresas como Burberry han utilizado Big Data y Deep Learning para obtener ventajas competitivas y crear conexiones más profundas con sus clientes. Así generan una relación de fidelidad y experiencia al cliente más allá del promedio.

Por ejemplo, crearon un programa al cual los usuarios acceden para compartir datos de preferencia de estilo e historial, así como sus aversiones de compras. De esta forma, la fuerza de ventas accede a estos datos y analiza la información en tiempo real. Así, puede ofrecer experiencias de compras únicas haciendo un recorrido de compra 360° único para el consumidor.

¿Cuál es la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning?

Ambos generan modelos que permiten identificar y predecir patrones en los datos e imitan la forma de aprendizaje, pero su principal diferencia es el tipo de algoritmo utilizado en cada uno. 

Machine Learning es relativamente Deep Learning, pero este último posee un desarrollo más complejo y avanzado debido a la imitación que tiene con el cerebro humano. Mientras tanto, el aprendizaje automático tiene un sistema parecido a lo que es un árbol de decisiones

El Deep Learning:

• Reconoce el habla.
• Reconoce las imágenes.
• Traduce automáticamente los idiomas.
• Realiza reconocimiento facial.

Mencionando estas últimas habilidades que posee este sistema, llevaremos a cabo un ejemplo aplicado para tener una mayor claridad acerca de la diferencia entre ambos:

Digamos que buscas la palabra “gato” en un buscador como Google. Los resultados arrojarán información e imágenes relativas a la palabra buscada, así como diversidad de especies de gatos y recomendaciones. ¿En qué momento se empleó el aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

El Machine Learning tiene sistema parecido al de un árbol de probabilidades, ya cuenta con opciones preestablecidas, combinándolas para elegir la mejor opción según la situación planteada. La respuesta en el ejemplo fue que el aprendizaje automático identificó la imagen con la categoría de felinos.

El Deep Learning, al imitar el cerebro humano, detecta más allá de la respuesta planteada y buscará sugerencias que pudieran relacionarse con el tema. La respuesta en el ejemplo fue identificar variedades de especie de felinos, siendo capaz de arrojar resultados de diversas razas así como mostrar opciones similares como “Gatos en adopción” o  “videos de gatos”.

Si bien en conclusión ambos son similares, cada uno tiene objetivos y alcances distintos.

Ahora que ya sabes un poco más del Deep Learning y lo que puede hacer para el mundo de los negocios, ¿cuál será tu siguiente estrategia?