Aprendizaje profundo

Variante del aprendizaje automático que apila muchas capas de red neuronal para construir representaciones cada vez más abstractas de los datos. Lo "profundo" alude al número de capas, y es lo que le permite trabajar con datos no estructurados —texto, imágenes, audio— donde los métodos clásicos se quedan cortos.

En el curso

Módulo 1 — explica el procesamiento jerárquico, en el que cada nivel extrae características más complejas que el anterior, y da la cifra de escala: ChatGPT se apoya en una red de unos 176 mil millones de neuronas artificiales, casi el doble de los 100 mil millones del cerebro humano. El hito histórico asociado es AlexNet ganando el ImageNet Challenge en 2012.

Módulo 5 — lo cita como la técnica que sostiene a los grandes modelos de lenguaje en su definición de glosario: sistemas entrenados con enormes cantidades de texto mediante aprendizaje profundo.

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