El deep learning, o aprendizaje profundo, es una rama avanzada del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas para imitar la forma en que funciona el cerebro humano. Estas redes, llamadas redes neuronales profundas, están formadas por múltiples capas de nodos o “neuronas” que procesan la información de manera jerárquica, permitiendo a las máquinas aprender de datos complejos y no estructurados.
A diferencia de los modelos tradicionales de machine learning, que suelen usar pocas capas y requieren datos etiquetados, el deep learning puede trabajar con datos en bruto y extraer características relevantes por sí mismo, incluso mediante aprendizaje no supervisado. Esto hace que sea especialmente útil para tareas difíciles como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, el reconocimiento de voz y la conducción autónoma.
El funcionamiento básico del deep learning consiste en que los datos entran por la capa de entrada, luego pasan por varias capas ocultas donde se procesan y transforman, y finalmente la capa de salida genera el resultado o la predicción. Durante el entrenamiento, la red ajusta los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error y mejorar su precisión.
Gracias a su capacidad para aprender patrones complejos y mejorar con grandes volúmenes de datos, el deep learning impulsa muchas tecnologías actuales, como asistentes digitales, detección de fraudes, sistemas de recomendación y la inteligencia artificial generativa.
Fuente: https://www.ibm.com/es-es/think/topics/deep-learning