Formarse en Deep Learning: Qué es y por qué hay tantas salidas profesionales

Desde hace varios años ya, todo lo relacionado con el mundo del Big Data es sinónimo de éxito.

Según la Fundación Cotec, el 65% de las empresas corren el riesgo de convertirse en irrelevantes o no competitivas si no adoptan el big data en sus estrategias. Tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Data Science o el Deep Learning han supuesto una revolución en el ámbito empresarial ya que su aplicación genera numerosos beneficios a las empresas, desde económicos gracias a que permite abrir nuevas vías de negocio hasta un ahorro del tiempo de trabajo gracias a la automatización de ciertas tareas.

Una de las tecnologías que hoy en día tienen más demanda es la de Deep Learning o aprendizaje profundo, un tipo de Machine Learning que usa estructuras lógicas que se asemejan a una red neuronal, que se especializan en conseguir detectar patrones mediante capas de procesamiento. El objetivo del Deep Learning es, en resumen, conseguir que un ordenador aprenda de forma autónoma y realice tareas de forma similar a cómo las haría un humano: reconocer el habla, describir contenido, identificar y clasificar imágenes o hacer predicciones. ¿Te suena Siri, Cortana o Alexa? El Deep Learning tiene mucho que ver en cómo funcionan.

Para conseguir que el ordenador detecte patrones, el algoritmo debe ser entrenado de forma precisa para que aprenda, y de ello se encargan los especialistas del sector. La forma de entrenar a los algoritmos es similar a la forma en la que se enseña a un niño: a través de un sistema de meta-etiquetas, el ordenador aprende las características para identificar, por ejemplo, un coche. A partir de ahí, construye un modelo para predecir que cualquier cosa que tenga las características de un coche (Ruedas, volante…) será identificado como tal. Con el tiempo, este modelo predictivo se va mejorando de forma continuada para que las predicciones sean cada vez más acertadas.

Lo bueno del Deep Learning es que es más escalable que el machine learning, lo cual se traduce en una oportunidad para que las empresas puedan aprovechar esta tecnología para mejorar su rendimiento. Es por ello, que uno de los perfiles mejor valorados del momento es el de especialista en Deep Learning, una profesión bastante nueva que aún no cuenta con demasiados expertos, aunque cada vez tiene más demanda. Formarse en este momento es clave para aprovechar esta tendencia y hacerlo en escuelas especializadas y con experiencia se vuelve fundamental.

KSchool cuenta con un curso de Especialización en Deep Learning, dirigido a personas que ya son Data Scientist o tienen experiencia previa en machine learning y sólidos conocimientos de programación, en el que a través de sus 100 horas de formación hacen un recorrido desde el uso de autoencoders hasta la optimización y regularización avanzada, pasando por las redes convolucionales para aplicaciones de procesamiento de imagen, y redes recurrentes para series temporales y NLP. Esta formación es en modalidad Live streaming, 100% práctica y de la mano de profesores pertenecientes a grandes empresas como Google, Vodafone, BBVA o Cepsa.

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