El aprendizaje profundo permite a los robots hacer un mejor análisis y detección de cosas invulgar mediante datos más detallados y complejos.
Estos son algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje profundo:
- Industria farmacéutica
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Los robots usan redes profundas que se utilizan para clasificar drogas y procesar grandes cantidades de células e incluso para identificar biomateriales de la sangre.
- Física de partículas.
Se están utilizando robots con sistemas de aprendizaje profundo para detectar partículas como el bosón de Higs al detectar las reacciones y definir qué partícula está ahora allí.
- Autos autónomos, e incluso detección de cáncer.
Las áreas de ingeniería también están utilizando robots con aprendizaje profundo como una forma de evaluar y detectar las mejores posibilidades en diferentes situaciones.
Además de eso, también se ha utilizado para detectar cáncer mediante la evaluación de células y la detección de células peligrosas.
Estos ejemplos muestran cómo los robots utilizan el aprendizaje profundo para hacer un análisis mejor y más complejo.
Había hecho una respuesta basada en el aprendizaje profundo, así que para verificar las fuentes de imágenes y leer más sobre la aplicación de aprendizaje profundo, verifique:
La respuesta de Francisco Fonseca a ¿Cuáles son algunas aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo en ingeniería y en la industria?
