Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.
El aprendizaje profundo es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos. Una observación (por ejemplo, una imagen) puede ser representada en algunas formas (por ejemplo, un vector de píxeles), pero algunas representaciones hacen más fácil aprender tareas de interés (por ejemplo, "¿es esta imagen una cara humana?") sobre la base de ejemplos, y la investigación en esta área intenta definir qué representaciones son mejores y cómo crear modelos para reconocer estas representaciones.
Varias arquitecturas de aprendizaje profundo, como redes neuronales profundas, redes neuronales profundas convolucionales, y redes de creencia profundas, han sido aplicadas a campos como visión por computador, reconocimiento automático del habla, y reconocimiento de señales de audio y música, y han mostrado producir resultados de vanguardia en varias tareas.
No existe una única definición de aprendizaje profundo. En general se trata de una clase de algoritmos ideados para el aprendizaje automático. A partir de este punto común, diferentes publicaciones se centran en distintas características, por ejemplo:
Todas estas maneras de definir el aprendizaje profundo tienen en común: múltiples capas de procesamiento no lineal; y el aprendizaje supervisado o no supervisado de representaciones de características en cada capa. Las capas forman una jerarquía de características desde un nivel de abstracción más bajo a uno más alto.
Los algoritmos de aprendizaje profundo contrastan con los algoritmos de aprendizaje poco profundo por el número de transformaciones aplicadas a la señal mientras se propaga desde la capa de entrada a la capa de salida. Cada una de estas transformaciones incluye parámetros que se pueden entrenar como pesos y umbrales(p6). No existe un estándar de facto para el número de transformaciones (o capas) que convierte a un algoritmo en profundo, pero la mayoría de investigadores en el campo considera que aprendizaje profundo implica más de dos transformaciones intermedias(p7).
Conocidas como GPGPU, las tarjetas de vídeo para procesamiento general permiten ejecutar los algoritmos de entrenamiento y evaluación de los modelos de aprendizaje profundo. Debido a la naturaleza altamente paralelizable de estos problemas, la utilización de las GPGPU permite un aumento en el desempeño de varios órdenes de magnitud.
Los grandes proveedores de servicios en la nube han comenzado a ofrecer servicios de infraestructura especializados para procesamiento con GPU. Nvidia se ha asociado con diversos proveedores para ofrecer dichos servicios, Amazon, Azure e IBM por nombrar algunos.
Acompañando a su plataforma TensorFlow, Google introdujo la Machine Learning Platform, que provee servicios de aprendizaje automático modernos con modelos preentrenados y un servicio para generar modelos personalizables. A diferencia de los otros proveedores, se presenta como una alternativa PaaS más que un IaaS.
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