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Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que usa redes neuronales en capas para aprender patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos: es el enfoque detrás de la mayoría de la IA moderna.

Qué significa el aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo usa redes neuronales con muchas capas apiladas unas sobre otras; de esa profundidad viene el nombre. Cada capa aprende patrones ligeramente más complejos que la anterior.

Reconocer la foto de un gato es un buen ejemplo: las primeras capas pueden detectar bordes simples, las capas intermedias combinan esos bordes en formas como orejas, y las capas posteriores reconocen al animal completo. Esa profundidad permite al sistema manejar tareas muy complejas.

Por qué importa el aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es lo que hizo posible la IA potente de hoy, incluidos los modelos de lenguaje detrás de las herramientas cotidianas. Conocer el término te ayuda a entender de dónde vienen las capacidades de la IA.

Impulsa modelos de lenguaje, generadores de imágenes y herramientas de voz
Explica por qué la IA moderna es mucho más capaz que los sistemas antiguos
Entenderlo aclara por qué la IA necesita grandes cantidades de datos
Aporta contexto útil para cualquiera que construya sobre herramientas de IA

Preguntas frecuentes

El aprendizaje profundo es un tipo específico de aprendizaje automático que usa redes neuronales profundas. Todo aprendizaje profundo es aprendizaje automático, pero el aprendizaje automático también incluye métodos más simples.

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