{"id":134368,"date":"2021-12-16T14:46:20","date_gmt":"2021-12-16T13:46:20","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=134368"},"modified":"2026-02-09T15:44:03","modified_gmt":"2026-02-09T14:44:03","slug":"formacion-en-deep-learning-por-donde-empezar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-en-deep-learning-por-donde-empezar","title":{"rendered":"Formaci\u00f3n en Deep Learning: \u00bfpor d\u00f3nde empezar?"},"content":{"rendered":"

El Deep Learning (\u201caprendizaje profundo\u201d) pertenece al \u00e1mbito de la inteligencia artificial y del Machine Learning. No obstante, hasta que no apareci\u00f3 el Big Data, la investigaci\u00f3n sobre Deep Learning no experiment\u00f3 un verdadero crecimiento y todo ello, con la ayuda de las empresas. \u00bfQuieres comprender el inter\u00e9s de un curso de Deep Learning? Este art\u00edculo es para ti.<\/strong><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el Deep Learning?<\/h3>\nEl Deep Learning o aprendizaje profundo<\/a> forma parte de una familia de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/b> basados en el aprendizaje de modelos de datos.\n\nEl Deep Learning funciona por etapas<\/b> o steps<\/i><\/b>. En cada step, se eliminan las respuestas incorrectas y el sistema vuelve hacia las etapas anteriores para configurar correctamente su modelo. Poco a poco, el programa vuelve a organizar la informaci\u00f3n en grupos m\u00e1s complejos.\n\nCuando ese modelo de Deep Learning se utiliza en otros casos, es capaz de reconocer si corresponde a lo que ha aprendido anteriormente. Por ejemplo, si el programa ha aprendido a reconocer una casa, ser\u00e1 capaz de decir despu\u00e9s si hay una casa presente o no en una imagen.\n\nAdem\u00e1s, para poder identificar una casa, el algoritmo debe ser capaz de distinguir los diferentes tipos de viviendas, diferenciar qu\u00e9 es una casa de lo que no, y reconocerla desde cualquier \u00e1ngulo desde el que se muestre en el algoritmo.\n\nEfectivamente, el Deep Learning se perfecciona con las experiencias vividas y se hace cada vez m\u00e1s eficaz a medida que estudia nuevos sistemas. Para ello, es importante que se le asigne el mayor n\u00famero de entrenamientos posibles.\n\nRetomando el ejemplo de la casa, habr\u00e1 que presentarle un m\u00e1ximo de im\u00e1genes de casas e integrar en ellas im\u00e1genes en las que no aparezca ninguna para que sea capaz de diferenciar lo correcto de lo incorrecto. Esas im\u00e1genes se transformar\u00e1n entonces en datos y se colocar\u00e1n en la red. El algoritmo comparar\u00e1 entonces esa respuesta con las respuestas correctas dadas por los humanos. Si las respuestas son similares, el sistema guarda ese acierto en la memoria y podr\u00e1 utilizarlo despu\u00e9s para reconocer las casas sin error. Si no es el caso, el sistema memoriza el error y ajusta el algoritmo para evitar que no se vuelva a reproducir. El proceso se repite muchas veces hasta que es capaz de reconocer siempre la casa de una foto.\n\n