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Deeplearning para Python

El deeplearning es una tecnología que no para de sorprender. Sus aplicaciones son innumerables y contribuyen a agilizar el trabajo en casi todos los sectores. Y todo ello gracias a las posibilidades que ofrece Python. ¿Quieres conocer las bases y claves esenciales? ¡Presta atención!

¿En qué consiste el deeplearning?

Es un subcampo del aprendizaje automático que trata de imitar la estructura y funcionamiento del cerebro humano, sobre todo, sus redes neuronales. Gracias a conjuntos de datos, se consigue que la red vaya aprendiendo poco a poco. De este modo, es capaz de mejorar su desempeño, tomar decisiones básicas y ofrecer una ayuda más efectiva.

Python es el lenguaje de programación más usado en este campo (ciencia de datos y aprendizaje automático). Esto se debe a que cuenta con numerosas bibliotecas y frameworks de apoyo, como TensorFlow, PyTorch y Keras. Al emplear ambos, los desarrolladores implementan y entrenan con facilidad los modelos que diseñan.

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El aprendizaje profundo se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes y voz o el procesamiento del lenguaje natural. Así, profesionales de todo tipo se benefician de unas herramientas de gran utilidad. Todo gracias al procesamiento de una ingente cantidad de datos y las conclusiones que se ofrecen.

Además, el procesamiento de la información se lleva a cabo en varios niveles, lo que facilita su análisis. Para ello, el algoritmo descompone los datos y los examina de forma parecida a tu cerebro. Tras esto, es capaz de efectuar tareas complejas siguiendo un entrenamiento similar al humano.

El funcionamiento del aprendizaje profundo

A grandes rasgos, los algoritmos destinados a estas labores actúan en tres capas:

  • Capa de entrada. Su función es la de recoger los datos ofrecidos, como una imagen.
  • Capa oculta. Se encarga de procesar los datos a través de cálculos para luego ejecutar acciones concretas.
  • Capa de salida. Tras el trabajo anterior, se toman las decisiones pertinentes, que estarán debidamente justificadas.

¿Por qué se utiliza Python?

Este lenguaje de programación es el que mejor encaja en estas labores dadas sus características. Para empezar, su sintaxis es sencilla de aprender y de poner en práctica, ya que se asemeja a la del inglés. Así, al crear los códigos, estos son cortos y comprensibles, lo que simplifica su corrección y mantenimiento. Además, expresar los algoritmos lleva menos tiempo.

También cabe destacar que el código de Python está en abierto, es gratuito y dispone de una entusiasta comunidad de usuarios. Si tuvieras alguna duda, no te costará encontrar tutoriales, consejos o foros donde realizar la consulta. De hecho, recibirás una respuesta en poco tiempo, pues hay una gran actividad. Asimismo, existen todo tipo de recursos para el aprendizaje, desde vídeos a documentación.

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Por otra parte, Python es un lenguaje rápido y eficiente que dispone de muchas técnicas y herramientas de optimización. Es más, los algoritmos que se pueden generar disponen de una capacidad de funcionamiento superior, tanto que cabe la posibilidad de mejorar su aprendizaje mediante aceleración de hardware. Para conseguirlo, es necesario el aumento del desempeño de la GPU de un ordenador. Sin duda, una gran ayuda a la hora de desarrollar este tipo de soluciones informáticas.

En definitiva, el deeplearning ofrece innumerables posibilidades al ser humano. No en vano, este tipo de aprendizaje es una fuente de soluciones de automatización que, además, demanda gran cantidad de profesionales. Actualmente, este sector está en expansión y cuenta con buenas perspectivas de futuro. Eso sí, si te interesa, necesitas estar bien preparado para afrontar los retos que supone, que no son precisamente pocos. Para que amplíes tus conocimientos, conoce nuestro Máster en Big Data y Machine Learning.

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