Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes, las capas inferiores pueden identificar los bordes, mientras que las capas superiores pueden identificar los conceptos relevantes para un ser humano, como dígitos, letras o caras.
El aprendizaje profundo es parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático basados en redes neuronales artificiales con aprendizaje de representación.
El Deep Learning puede ser supervisado, semi-supervisado o no supervisado.
El aprendizaje profundo es una función de inteligencia artificial que tiene como objetivo imitar la capacidad del cerebro humano para procesar datos y reconocer patrones para aprender y tomar decisiones.
Las redes neuronales artificiales (ANN) se inspiraron en el procesamiento de la información y los nodos de comunicación distribuida en los sistemas biológicos. Las RNA tienen varias diferencias con los cerebros biológicos.
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