Deep learning: ¿cómo implementar esta tecnología de inteligencia artificial?

El deep learning, o aprendizaje profundo, es una tecnología de inteligencia artificial inspirada en el machine learning. Este planteamiento, basado en estadísticas, permite a las máquinas aprender con la ayuda de los datos que reciben. Estas máquinas pueden entonces resolver tareas sin que hayan sido programadas previamente para realizarlas. Los algoritmos son capaces de aprender solos. Son autónomos y mejoran sin ninguna intervención humana. Pero entonces, ¿qué es el deep learning? ¿Qué infraestructuras son necesarias para implementarlo?

Deep Learning: ¿de qué se trata?

La implementación del deep learning (al igual que el reconocimiento de imágenes, entre otros) implica la creación de neuronas artificiales conectadas entre ellas. Cuando hablamos del aprendizaje profundo, nos referimos a una gran cantidad de neuronas conectadas.

Funcionan de la misma forma que las neuronas humanas: intercambian una cantidad inmensa de datos y aportan una respuesta adaptada. El deep learning no es una tecnología nueva. De hecho, en los años 50, se diseñó una red de neuronas con el fin de comprender el funcionamiento del cerebro. 20 años más tarde, se desarrollo un algoritmo de aprendizaje. Sin embargo, habría que esperar hasta el 2012 para adoptar la red de neuronas para la resolución de problemas. El desarrollo de esta red es posible, entre otros, gracias al Big Data. Cuantos más datos haya disponibles, más rápido podrá aprender la máquina y proporcionar buenos resultados. Por otro lado, la mejora de las infraestructuras de inteligencia artificial también ha contribuido al progreso del deep learning, gracias a GPU más rápidas. Por supuesto, la acumulación de conocimientos del cerebro humano ha ayudado a implementar la red de neuronas artificiales y, por lo tanto, el aprendizaje profundo.

En concreto, ¿para qué sirve el deep learning?

¿Para qué sirve el deep learning?

La tecnología del deep learning se utiliza principalmente para el tratamiento de imágenes y sonido. Además, la tecnología de deep learning se emplea para el reconocimiento facial en la red social Facebook. También se encuentra en la aplicación Face ID de iPhone, así como en Skype: en este caso, permite traducir una conversación hablada. De todos modos, se puede utilizar en otras aplicaciones, como el reconocimiento de textos, con el fin de traducir o producir contenido similar, realizar diagnósticos médicos, robótica, etc. Las posibilidades del deep learning son inmensas: ya no hace falta indicar a la máquina las «características» que tiene que identificar, ya que ellas son capaces de aprender solas gracias a recursos básicos.

En cualquier caso, para obtener buenas respuestas con las redes neuronales, estas deben ser entrenadas. Imaginemos que deseamos identificar imágenes en las que aparece un cubo con la ayuda del deep learning. Se envían al ordenador miles de imágenes en las que aparece un cubo, de todos los colores y desde ángulos diferentes, junto a otros objetos que no son cubos. Las fotos en las que aparecen los cubos se identifican manualmente, de esta forma, la máquina compara sus respuestas con las del humano, para aprender de sus errores o, por el contrario, registrar un acierto.

El deep learning implica la repetición de un ejercicio, para obtener un 100 % de respuestas correctas. Este método de aprendizaje se denomina «aprendizaje supervisado». También se puede configurar un aprendizaje no supervisado, que consiste en dejar que la máquina aprenda ella misma, sin darle ninguna indicación concreta. A continuación es capaz de identificar los objetos relevantes en una foto, después de realizar varias series de ejercicios.

¿Tienes pensado implementar una solución de deep learning en tu empresa? En ese caso, es fundamental elegir infraestructuras adaptadas. ¿Cuáles son sus características? ¿A qué host recurrir?

Para el deep learning, es necesario elegir una infraestructura adaptada

Como puedes ver, la máquina necesita una cantidad astronómica de datos para entrenarse y obtener resultados satisfactorios. Esto también implica tener una enorme capacidad de cálculo. Además, es imprescindible elegir un servidor adaptado que pueda soportar todo tipo de tarea.

El host IKOULA pone a disposición dos gamas de servidores dedicados de alta gama, adaptados al deep learning y al machine learning, entre ellos:


  • La gama Xtreme: los servidores X-Silver Core y X-Gold Core cuentan con dos veces más de potencia, memoria RAM y espacio de almacenamiento gracias a su procesador dual.
  • La gama Master: los servidores GPU Master, GPU Master XL y RAID Master ofrecen un alto rendimiento. Están equipados con una tarjeta gráfica potente Nvidia y una tarjeta Fusion IO para el Raid Master, que permite un almacenamiento en Flash.
  • Cloud IKOULA One, la oferta en la nube que propone IKOULA, permite desplegar instancias especializadas CPU, basadas en máquinas de 3 Ghz, particularmente adaptadas para el uso intensivo de los procesadores.

Gracias a estas infraestructuras dedicadas, se puede poner en marcha una red autónoma de neuronas, con el fin de implementar proyectos de gran tamaño.



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