Overview

El Deep Learning (tambien conocido como aprendizaje estructurado profundo, aprendizaje jerarquico o aprendizaje profundo de maquina) es una rama del aprendizaje automatico basada en un conjunto de algoritmos que intentan modelar abstracciones de alto nivel en los datos utilizando habitualmente redes neuronales multiples. En un caso simple, puede haber dos grupos de neuronas: las que reciben una senal de entrada y las que envian una senal de salida. Cuando la capa de entrada recibe una entrada, pasa una version modificada de la entrada a la siguiente capa. En una red profunda, hay muchas capas entre la entrada y la salida, permitiendo que el algoritmo utilice multiples capas de procesamiento, compuestas de multiples transformaciones lineales y no lineales.El Deep Learning es parte de una familia mas amplia de metodos de aprendizaje automatico basados en representaciones de aprendizaje de datos. Una observacion (por ejemplo, una imagen) puede representarse de muchas maneras, como un vector de valores de intensidad por pixel, o de una manera mas abstracta como un conjunto de bordes, regiones de forma particular, etc. Algunas representaciones son mejores que otras para simplificar la tarea de aprendizaje (por ejemplo, el reconocimiento facial o el reconocimiento de la expresion facial). Una de las finalidades del Deep Learning es reemplazar las caracteristicas manuales por algoritmos eficientes para el aprendizaje de caracteristicas sin supervision o semisupervisadas y la extraccion jerarquica de caracteristicas. La investigacion en esta area intenta hacer mejores representaciones y crear modelos para aprender estas representaciones a partir de datos a gran escala no etiquetados. Algunas de las representaciones se inspiran en los avances de la neurociencia y se basan vagamente en la interpretacion de los patrones de procesamiento de la informacion y comunicacion en el sistema nervioso, como la codificacion neuronal, que intenta definir una relacion entre varios estimulos y las respuestas neuronales asociadas en el cerebro.Varias arquitecturas de Deep Learning como redes neuronales profundas, redes neuronales profundas convolucionales y redes neuronales recurrentes se han aplicado a campos como la vision por ordenador, el reconocimiento automatico del habla, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de audio y la bioinformatica, en los que se ha demostrado que producen resultados de vanguardia en diversas tareas.

Full Product Details

9781695815865

Table of Contents

Reviews

Author Information

Tab Content 6

Customer Reviews

Recent Reviews

Countries Available