El término Big Data ha sido el gran impulso tecnológico que ha revolucionado el entorno empresarial. Las compañías han visto como la transformación digital ha hecho evolucionar su entorno. La demanda de sistemas de visión artificial ha ido en aumento para poder gestionar la gran cantidad de datos que debían digitalizar. Se trata de un cambio generalizado que ha afectado a todos los sectores, ya que casi todas las actividades pueden verse beneficiadas por un análisis inteligente y automatizado de los datos.

Una de las claves de la inteligencia artificial es la evolución que puede tener a través del aprendizaje. Cada vez es más común pedirles a las máquinas que aprendan por sí solas, necesitamos que las máquinas sean capaces de auto-programarse y que aprendan por su propia experiencia. En este post, te contamos todo lo que debes saber sobre el Deep Learning y cómo es el aprendizaje automático de las máquinas.

El aprendizaje automático o Machine Learning

La disciplina conocida como Aprendizaje Automático o Machine Learning, se ocupa de que las máquinas aprendan por experiencia propia. Esto ha hecho que los gigantes de Internet ofrezcan servicios en la nube y construyan sus aplicaciones en base a los datos que ingieren. 

El algoritmo de aprendizaje es más sencillo de lo que pensamos, si nos fijamos bien, veremos que aprende igual que nosotros cuando éramos pequeños. En los sistemas artificiales, igual que ocurre con los niños, las conductas premiadas aumentan las ocurrencias, mientras que aquellas que son castigadas, tienden a desaparecer. 

En la actualidad, las restricciones o limitaciones de entrenamiento de los algoritmos es lo que, en buena medida, limitan su potencia para que aprendan de forma efectiva. En el ámbito de la visión artificial, por ejemplo, para que los algoritmos aprendan a detectar objetos en las imágenes de forma automática, han de entrenarse previamente con un conjunto de imágenes etiquetadas.

¿Cómo se aproxima el Deep Learning a la percepción humana?

En un futuro, es posible que el aprendizaje automático pase por un giro hacia el aprendizaje no supervisado. Los algoritmos son capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos conclusiones acerca de los datos obtenidos. Existen compañías que se centran completamente en enfoques de aprendizaje automático no supervisado que procesan cientos de datos para construir representaciones estructuradas.

La disciplina del aprendizaje automático o Machine Learning, está en un momento de máximo esplendor gracias a su aplicación en el mundo del Big Data y el IoT. Siguen apareciendo avances y mejoras de los algoritmos más tradicionales, desde los conjuntos de clasificadores (ensemble learning) hasta el Deep Learning. Este último, muy de moda en la actualidad por su capacidad de acercarse, cada vez más, a la potencia perceptiva humana.

El Deep Learning en i-mas

En i-mas, somos expertos en desarrollar maquinaria especializada para automatizar procesos, desde el diseño mecánico, la fabricación, el montaje y hasta la puesta en marcha. Todos nuestros equipos incluyen tecnología Deep Learning, lo que nos permite ofrecer soluciones específicas que se adaptan a las necesidades de nuestros clientes.

Uno de los proyectos más llamativos que hemos desarrollado en i-mas, es una máquina para la identificación de envases mediante Deep Learning. Su objetivo es identificar el tipo de envase, teniendo en cuenta que hay 9 opciones distintas, con una tasa de acierto del 99,99%. Se implementó un modelo de Deep Learning con redundancia para aumentar el porcentaje de acierto.

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