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Los algoritmos basados en Deep Learning -aprendizaje profundo-, son algoritmos específicos dentro del Machine Learning que intentan simular el funcionamiento del cerebro humano. Para ello, basan su funcionamiento en redes neurales artificiales que aprenden de forma jerarquizadas, por niveles de capas.
Cuantas más capas tengamos, más complejos resultarán los algoritmos de procesamiento. Este incremento en el número de capas y su complejidad es lo que hace que estos algoritmos se conozcan como algoritmos Deep Learning.
Ventajas del Deep Learning sobre la Visión Artificial Tradicional
• Permite dar solución a las múltiples variables que pueden aparecer el mundo real y que son difíciles de resolver mediante programación de reglas convencionales. Resuelve aplicaciones complejas de inspección, clasificación, ubicación o lecturas complejas OCR.
• Más fácil de configurar. Las aplicaciones se configuran rápidamente, acelerando la prueba de concepto y desarrollo.
• No requiere desarrollo de software. Se adapta rápidamente a nuevos modelos sin necesidad de reprogramar sus algoritmos principales.
• Tolera variaciones de defectos. Combinan la flexibilidad y la aplicación de criterios lógicos de la visión humana con la seguridad y velocidad de un sistema de visión artificial.
¿Cuándo implementar Deep Learning?
La elección entre visión artificial tradicional y el Deep Learning depende de:
• Tipo de aplicación • Cantidad de datos que se estén procesando • Capacidades de procesamiento.
El análisis de imágenes basado en el Deep Learning y la visión artificial tradicional, son tecnologías complementarias, con capacidades solapadas y áreas distintas donde cada una destaca. Algunas aplicaciones pueden involucrar a ambas tecnologías.
