Aplicaciones del Deep Learning

Llevamos varias entradas de blog hablando de términos como Inteligencia Artificial, Machine Learning o Deep Learning. En términos generales, sabemos que el Deep Learning es un tipo de aprendizaje que imita las redes neuronales del cerebro de manera artificial. Es decir, imita la manera que tiene el cerebro humano de aprender.

Cada vez se utiliza más este tipo de aprendizaje en los sistemas y dispositivos de Inteligencia Artificial. Sin embargo, muchas personas desconocen las numerosas aplicaciones del Deep Learning presentes en los dispositivos que utilizamos en nuestro día a día.

4 ejemplos de aplicaciones del Deep Learning

Las grandes multinacionales tecnológicas como Facebook, Google o Microsoft son las pioneras en la utilización del Deep Learning en sus productos y servicios. Pero no son los únicos ya que cada vez más sectores y más organizaciones privadas y públicas lo utilizan. Estos son cuatro de los muchos ejemplos que podemos encontrar de aplicaciones del Deep Learning:

YouTube, el reconocimiento de voz y la traducción automática

Sin duda alguna, uno de los sitios web que más mejoras ha ido introduciendo de cara a sus usuarios es YouTube. De entre todas las opciones que facilitan la experiencia de consumir vídeos, la traducción automática es la que más destaca. Antes de que se introdujera esta opción, los vídeos grabados en otros idiomas no podían traducirse a menos que el propio creador de contenido lo hiciera. Ahora, y gracias a la Inteligencia Artificial, podemos traducir a nuestro idioma (y a unos cuantos más) cualquier vídeo de la web.

¿Cómo es capaz YouTube de traducir y escribir de manera tan rápida? Pues bien, la plataforma utiliza la herramienta de Google (dueña de YouTube) de reconocimiento automático de voz y la herramienta de creación de subtítulos propia de YouTube. De esta manera, los algoritmos son capaces de detectar las palabras que se dicen los vídeos y convertirlas a texto. Lo más interesante de todo esto es que, a medida que se suben vídeos a la plataforma (cada minuto se suben 400 horas de vídeo) el algoritmo sigue aprendiendo y sigue mejorando la traducción automática.

Google Fotos y el reconocimiento facial

Desde hace años Google ofrece dentro de sus múltiples aplicaciones la del almacenamiento de fotos y vídeos. Seguramente muchos lo conozcan ya, se trata de Google Fotos. Esta herramienta hace uso del Deep Learning para hacer reconocimiento de objetos, caras o animales y es capaz de identificarlos y clasificarlos. Para ello, se le enseña a la herramienta a reconocer e interpretar formas y objetos. De esta manera, y gracias al Deep Learning, podemos encontrar álbumes organizados por personas o sitios que aparecen en nuestra galería de fotos.

Google Fotos no es sólo capaz de esto. Imaginemos por un momento que queremos encontrar las fotos de una escapada en moto que hicimos hace un tiempo, pero no recordamos qué día fuimos. En vez de repasar cronológicamente todas las fotos podemos hacer lo siguiente: introducir la palabra “moto” en el buscador de la aplicación. Google Fotos seleccionará las fotos en las que haya sido capaz de identificar una moto (algo mucho más rápido, fácil y eficaz) y nosotros podremos verlas sin problema.

La banca privada y el Deep Learning como método antifraude

¿Alguna vez has hecho una compra online a una hora sospechosa y has recibido un mensaje o llamada de alerta de tu banco? En efecto, esto sucede gracias al Deep Learning. En un sector tan delicado como el de la banca, donde se manejan grandes cantidades de datos personales y económicos y que cada vez está más digitalizado, la ciberseguridad adquiere un nivel de importancia como nunca.

Gracias al Deep Learning, los softwares y ordenadores analizan las transacciones, las horas de transacción, el importe de transacción, los emisores y destinatarios de los movimientos… De esta manera, cuando algún movimiento extraño se sale de las estadísticas de un cliente de banca privada ¡Alerta! Como en el ejemplo anterior, aprenden y aprenden constantemente gracias a la propia interacción de los usuarios y, como consecuencia, la probabilidad de error disminuye considerablemente y la probabilidad de acierto aumenta exponencialmente.

El sector agrícola, como método de previsión y eficiencia

Aunque muchos tengan una visión anticuada del sector agrícola, cada vez está más modernizado y digitalizado gracias a la Robótica Industrial y la Inteligencia Artificial. Como consecuencia de esto, es mucho más eficiente que hace años. Las amenazas a largo plazo del sector agrícola están relacionadas con la gestión de los recursos, especialmente del agua.

Uno de los casos más interesantes es el desarrollo de sistemas de riego inteligentes gracias al Deep Learning. Esto se debe a una recogida y análisis de datos como el nivel de agua en el suelo, el nivel de humedad del ambiente, la calidad del suelo o la fuerza del viento de las zonas agrícolas. De esta manera, los agricultores poseen mucha más información para maximizar las cosechas y minimizar el desperdicio de agua. Así mismo, tienen mucha más capacidad de predicción y por ello, más capacidad de anticipación a posibles inconvenientes del clima que puedan afectar a las cosechas.