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1.6 Deep Learning - Coggle Diagram
1.6 Deep Learning
Aplicaciones
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Reconocimiento de Voz
Conversión de voz a texto, identificación de hablantes, reconocimiento de comandos de voz, etc.
Conducción Autónoma
Desarrollo de sistemas de conducción automatizada que pueden interpretar señales del entorno y tomar decisiones de conducción.
Medicina Diagnóstica
Diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas, análisis de secuencias genéticas, detección de anomalías en datos de pacientes, etc.
Funcionamiento
Entrada
Datos de entrada, como imágenes, texto o señales, se alimentan a la red neuronal.
Retropropagación
Algoritmo utilizado para ajustar los pesos de las conexiones en la red neuronal en función del error entre la salida deseada y la salida real.
Capa de Salida
Capa final que produce la salida deseada, como una clasificación o una predicción.
Capas Ocultas
Capas intermedias entre la entrada y la salida donde se realizan transformaciones no lineales de los datos.
Origen
Neuronas Artificiales
Unidades computacionales inspiradas en las neuronas biológicas que reciben entradas, aplican una función de activación y producen una salida.
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Avances Tecnológicos
Aumento de la potencia informática y disponibilidad de grandes conjuntos de datos que permitieron el entrenamiento de modelos más profundos y complejos.
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Definición
Subcampo del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos de forma jerárquica.
es un tipo de machine learning que entrena a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o hacer predicciones.