Aprendizaje profundo y redes neuronales
El aprendizaje profundo, o Deep Learning, es una rama del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para la automatización de sus procesos predictivos. Mediante redes neuronales artificiales de gran cantidad de capas, y alimentadas con un volumen muy alto de datos, las técnicas Deep Learning están consiguiendo avances espectaculares en labores de reconocimiento (y generación) de imágenes, voz humana, traducción, clasificación compleja, detección de anomalías…
Las redes neuronales artificiales están inspiradas en las neuronas biológicas. Matemáticamente, constituyen un mecanismo de regresión no-lineal muy flexible y potente, capaz de aprender patrones en casos donde otras técnicas de ML fallan o dan resultados pobres.
Gracias a la evolución de la tecnología Big Data, las redes neuronales pueden ser entrenadas con enormes volúmenes de datos, alcanzando así prestaciones cercanas (y a veces superiores) a las humanas
Algunas de las redes neuronales artificiales que utilizamos en Grupo AIA:
| Densamente contectadas | Redes neuronales convolucionales | Redes neuronales recurrentes |
| Long Short Term Memory | Autoencoder | Perceptron |
Grupo AIA ha utilizado redes neuronales con éxito en diversos casos reales, en los siguientes ámbitos de negocio:
Diagnóstico médico
Sistemas automáticos de traducción de idiomas
Señales de comercio bursátil
Seguridad de redes
Tratamiento de imágenes
