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Tipos de aprendizaje automático profundo

Crédito: ShutterStock

El aprendizaje automático profundo, también conocido como Deep Learning, es una rama de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales profundas para extraer y comprender características complejas de los datos. Aquí hay algunos de los tipos más comunes de aprendizaje automático profundo:

Redes Neuronales Feedforward: estas redes constan de capas de neuronas interconectadas, donde la información fluye en una dirección, desde la capa de entrada hasta la capa de salida. Se utilizan para tareas de clasificación, regresión y reconocimiento de patrones.

Redes Neuronales Convolucionales (CNN): diseñadas para procesar datos estructurados, como imágenes. Utilizan filtros y convoluciones para detectar patrones espaciales en las imágenes. Se utilizan en tareas de visión por computadora, como reconocimiento de objetos y segmentación de imágenes.

Redes Neuronales Recurrentes (RNN): diseñadas para procesar secuencias de datos, como texto o series temporales. Las RNN tienen conexiones retroalimentadas que les permiten recordar información anterior y, por lo tanto, son útiles en tareas de procesamiento del lenguaje natural, traducción automática y predicción de series temporales.

Redes Neuronales LSTM (Long Short-Term Memory): una variante de las RNN que aborda el problema del desvanecimiento del gradiente, lo que les permite retener información a largo plazo. Son ampliamente utilizadas en tareas de procesamiento del lenguaje natural y generación de texto.

Redes Neuronales GRU (Gated Recurrent Unit): otra variante de las RNN que aborda el problema del desvanecimiento del gradiente y es eficiente en términos computacionales. También se utiliza en tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Redes Generativas Adversariales (GAN): consisten en dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que compiten entre sí. El generador crea datos que intentan engañar al discriminador, y este último trata de identificar lo que es real y lo que no. Se utilizan en generación de imágenes realistas y creación de contenido artificial.

Redes Neuronales Siamesas: utilizan dos ramas idénticas de una red neuronal para aprender representaciones similares para dos entradas diferentes. Se emplean en tareas de comparación, como reconocimiento facial y verificación de similitud.

Redes de Atención (Attention Networks): permiten que la red se centre en partes específicas de la entrada en función del contexto. Se utilizan en traducción automática y procesamiento de lenguaje natural.

Transformers: estas arquitecturas se basan en mecanismos de atención y se utilizan en una variedad de aplicaciones, como procesamiento de lenguaje natural, traducción automática y resumen de texto.

Redes Neuronales Autoencoder: son redes utilizadas para la reducción de dimensionalidad y extracción de características. Tienen una capa codificadora y una decodificadora y se utilizan en tareas como la reconstrucción de imágenes y la eliminación de ruido.

Guillermo Ramírez Sologuren

Guillermo Ramírez Sologuren

CIO/CTO del Banco Santander Perú, ejecutivo especialista en Tecnología Financiera como Gerente Corporativo de Tecnologías del Banco Santander, lidero la transformación digital y cultural de uno de los bancos más grandes e influyentes del mundo. Tiene más de 25 años de experiencia en gestión de tecnología de la información y estrategia comercial; cuenta con un historial comprobado en la entrega de soluciones innovadoras, mejora de la experiencia del cliente y optimización de la eficiencia operativa en diversos sectores y mercados. Su misión es crear una cultura digital y una mentalidad centrada en el cliente, aprovechando metodologías ágiles, conocimientos basados en datos y tecnologías de vanguardia. Supervisa la formulación y ejecución del plan maestro de transformación digital, alineado con el plan estratégico, para múltiples unidades de negocio y regiones. También administra un equipo grande y talentoso de profesionales y banca digital, fomentando la colaboración, el empoderamiento y la excelencia.

Guillermo Ramírez Sologuren C&N

Escrito por Guillermo Ramírez Sologuren

CIO/CTO del Banco Santander Perú, ejecutivo especialista en Tecnología Financiera como Gerente Corporativo de Tecnologías del Banco Santander, lidero la transformación digital y cultural de uno de los bancos más grandes e influyentes del mundo. Tiene más de 25 años de experiencia en gestión de tecnología de la información y estrategia comercial; cuenta con un historial comprobado en la entrega de soluciones innovadoras, mejora de la experiencia del cliente y optimización de la eficiencia operativa en diversos sectores y mercados.
Su misión es crear una cultura digital y una mentalidad centrada en el cliente, aprovechando metodologías ágiles, conocimientos basados en datos y tecnologías de vanguardia. Supervisa la formulación y ejecución del plan maestro de transformación digital, alineado con el plan estratégico, para múltiples unidades de negocio y regiones. También administra un equipo grande y talentoso de profesionales y banca digital, fomentando la colaboración, el empoderamiento y la excelencia.

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