Aprendizaje Profundo

Rama especializada del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales de múltiples capas para modelar datos complejos o no lineales.

Permite analizar grandes volúmenes de datos y extraer patrones a través de arquitecturas inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano.

Es ampliamente utilizado en tareas como el reconocimiento de voz, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y sistemas de recomendación.

Se caracteriza por su capacidad de aprendizaje jerárquico, en el que las capas inferiores identifican características simples y las superiores abstraen dichas características para formar representaciones más complejas.

Requiere altos volúmenes de datos y recursos computacionales avanzados, como unidades procesadoras gráficas (GPU) y neurales (NPU), para su entrenamiento eficiente.

Representa una evolución significativa en el ámbito de la inteligencia artificial, logrando resultados que superan con frecuencia a los métodos tradicionales en múltiples dominios.

Su implementación ha impulsado el desarrollo de tecnologías como asistentes virtuales, vehículos autónomos y sistemas de diagnóstico médico.