Tendencias en metodologías de aprendizaje profundo: Algoritmos, Aplicaciones y Sistemas

Título original:

Trends in Deep Learning Methodologies: Algorithms, Applications, and Systems

Contenido del libro:

Tendencias en metodologías de aprendizaje profundo: Algorithms, Applications, and Systems abarca enfoques de aprendizaje profundo como las redes neuronales, las redes de creencias profundas, las redes neuronales recurrentes, las redes neuronales convolucionales, los autocodificadores profundos y las redes generativas profundas, que han surgido como potentes modelos computacionales. Los capítulos profundizan en estos modelos que han demostrado un éxito significativo en el tratamiento de datos masivos para un gran número de aplicaciones, dada su capacidad para extraer características ocultas complejas y aprender una representación eficiente en entornos no supervisados.

Los capítulos investigan algoritmos basados en el aprendizaje profundo en una variedad de aplicaciones, incluyendo la informática biomédica y sanitaria, la visión por ordenador, el procesamiento de imágenes, etc. En los últimos años, se han desarrollado muchos algoritmos potentes para emparejar patrones en los datos y hacer predicciones sobre acontecimientos futuros. La principal ventaja del aprendizaje profundo es que permite procesar análisis de grandes volúmenes de datos para mejorar el análisis y algoritmos autoadaptativos para manejar más datos.

Los métodos de aprendizaje profundo pueden tratar con múltiples niveles de representación en los que el sistema aprende a abstraer representaciones de nivel superior de los datos en bruto. Sin embargo, los recientes avances en los algoritmos de aprendizaje de representación permiten a los investigadores de diversos campos temáticos aprender automáticamente los patrones y la representación de los datos dados para el desarrollo de modelos específicos.