{"id":126358,"date":"2022-08-19T14:35:46","date_gmt":"2022-08-19T18:35:46","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/?p=126358"},"modified":"2023-11-09T10:12:13","modified_gmt":"2023-11-09T15:12:13","slug":"usos-del-deep-learning-bl0g","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/2022\/08\/usos-del-deep-learning-bl0g\/","title":{"rendered":"Usos del Deep Learning"},"content":{"rendered":"

Con el deep learning se pueden crear diferentes tipos de procesos que facilitan e innovan en diversos campos, gracias a su red neuronal artificial que aprende algo simple y con la informaci\u00f3n obtenida lleva todo al siguiente nivel.<\/em><\/p>\n

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Comencemos hablando sobre qu\u00e9 es el deep learning<\/a>, el deep learning es un tipo de machine learning que incluye muchas capas de redes neuronales y vol\u00famenes masivos de datos complejos y dispares, su sistema involucra m\u00faltiples capas en la red, extrayendo cada vez m\u00e1s resultados de nivel superior.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda, inteligencia artificial y algoritmo \u00fanico que tiene deep learning ha superado enormemente a cualquier sistema parecido, anterior a su creaci\u00f3n, su alcance y uso ayuda a la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes y voz, principalmente, adem\u00e1s de otras innovaciones que iremos descubriendo a lo largo de este texto, que han hecho destacar el aprendizaje profundo.<\/p>\n

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Las capas en las redes neuronales del deep learning se dividen en 3 tipos:<\/strong><\/h2>\n

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Capa de entrada: <\/strong>recibe datos.<\/p>\n

Capas ocultas: <\/strong>realiza los c\u00e1lculos matem\u00e1ticos de las entradas y hacen modificaciones de datos.<\/p>\n

Capa de salida: <\/strong>devuelve los datos de salida, eso representa la predicci\u00f3n.<\/p>\n

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El deep learning es un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico con inteligencia artificial que imita la forma en que los humanos adquieren cierto tipo de conocimiento. <\/strong><\/h2>\n

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La importancia y el uso de deep learning pueden lograr precisiones y el realizar tareas realmente \u00fatiles y significativas que ahorraran tiempo, procesos y se alcanzar\u00e1 o llegar\u00e1 a lugares que no ser\u00eda posible sin sus funciones, lo cual abre nuevos caminos a desarrolladores y l\u00edderes empresariales que quieran transformar diversas industrias.<\/p>\n

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Usos m\u00e1s conocidos (hasta ahora) del deep learning<\/strong><\/h2>\n

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Clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes<\/strong><\/p>\n

A trav\u00e9s de un proceso de inteligencia artificial identifica y detecta objetos o caracter\u00edsticas en una imagen o video digital, Su uso a destacado en el sector del retail para escanear y analizar r\u00e1pidamente las im\u00e1genes en tiendas y determinar intuitivamente el movimiento del inventario, lo cual reduce costos, optimiza operaciones y da nuevas oportunidades de ventas.<\/p>\n

Reconocimiento de voz<\/strong><\/p>\n

Se trata de un modelo de aprendizaje que recibe e interpreta dictados o lograr comprender y ejecutar comandos hablados, logrando traducciones o llevar las voces a textos y despu\u00e9s de eso logra comprender lo que dice y en qu\u00e9 contexto dicha voz. Los beneficios que se han logrado en la actualidad son dentro de la industria automotriz, que usa los comandos de voz para permitir a los conductores hacer llamadas, ajustar controles internos y m\u00e1s, sin que el conductor quite las manos del volante, haciendo todo m\u00e1s seguro.<\/p>\n

Detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/strong><\/p>\n

Este tipo de detecci\u00f3n sirve para reconocer patrones anormales que no coinciden con los comportamientos esperados para un sistema en particular, esto nos puede ayudar o conducir a descubrir posibles ataques a las redes financieras, detectar fraudes en compras, tarjetas de cr\u00e9dito, el aislamiento de datos de sensores en instalaciones industriales, que puedan ser un problema de seguridad.<\/p>\n

Motores de recomendaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Las recomendaciones dentro de las compras en l\u00ednea son cada vez m\u00e1s eficaces, lo que hace el deep learning es llevarlo al siguiente nivel, pues el modelo de recomendaci\u00f3n proporciona una mayor precisi\u00f3n de productos a los usuarios para futuras compra en funci\u00f3n al historial de compras y los flujos de ingreso son muy eficientes para la empresa.<\/p>\n

An\u00e1lisis de sentiment<\/strong><\/p>\n

Estudia y procesa el lenguaje natural, analiza el texto, la ling\u00fc\u00edstica computacional y da una visi\u00f3n y comprensi\u00f3n clara sobre la opini\u00f3n del cliente, adem\u00e1s de medir el impacto de las estrategias de marketing.<\/p>\n

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Deep learning tiene potencial para impactar en:<\/strong><\/h2>\n