El aprendizaje profundo es un área de algoritmos de aprendizaje automático que tiene varias capas para la extracción y transformación de características, cada capa sucesiva utiliza la salida de la capa anterior como entrada. El aprendizaje profundo incluye el aprendizaje de una representación de datos estructurada y no estructurada profunda y permite construir una solución optimizada desde un algoritmo para resolver problemas de aprendizaje automático.
El aprendizaje profundo es el campo de más rápido crecimiento en el aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para abstraer datos como imágenes, sonido y texto.
El aprendizaje automático es el área más emergente y los campos de rápido crecimiento, y el aprendizaje profundo representa su verdadera ventaja. Esta es una mejor tecnología inspirada en el funcionamiento del cerebro humano. Las redes de neuronas artificiales analizan una gran cantidad de conjuntos de datos para descubrir automáticamente patrones subyacentes, sin intervención humana.
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