Principios básicos del Deep Learning
La tecnología de Deep Learning se utiliza en prácticas de fabricación avanzadas para inspecciones de calidad y otras aplicaciones basadas en el criterio
Desde los teléfonos en los bolsillos hasta la realidad de los automóviles sin conductor, la economía de consumo ha comenzado a sacar provecho de las redes neurales del Deep Learning. El Deep Learning ha emergido como tecnología funcional en:- Habla, texto y reconocimiento facial
- Dispositivos móviles y portables
- Diagnósticos médicos
- Seguridad de Internet
La tecnología de Deep Learning se está utilizando para predecir patrones y tomar decisiones comerciales críticas. Esta misma tecnología está migrando ahora a prácticas de fabricación avanzadas para inspecciones de calidad y otros usos basados en el criterio.
En esencia, el Deep Learning les enseña a los robots y las máquinas a hacer lo que es natural del humano: aprender mediante el ejemplo. El hardware nuevo y de bajo costo ha vuelto práctico la implementación de redes neurales “profundas” de múltiples niveles que imitan a las redes neurales del cerebro humano. Comenzando desde una lógica central desarrollada durante la capacitación inicial, las redes neurales profundas pueden perfeccionar continuamente su rendimiento al ser presentadas con nuevas imágenes, habla y texto. Esto le otorga a la tecnología de fabricación capacidades nuevas increíbles para reconocer imágenes, distinguir tendencias, realizar predicciones inteligentes y tomar decisiones acertadas.
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