Deep Learning (Aprendizaje profundo)
Qué es
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que usa redes neuronales de múltiples capas para aprender representaciones cada vez más abstractas de los datos — el estudio de grado cubre arquitecturas como las redes convolucionales y recurrentes, y el proceso de entrenamiento detrás de ellas (retropropagación, descenso de gradiente).
Por qué es importante
El aprendizaje profundo es responsable de la gran mayoría de los avances recientes y más mediáticos en IA — el reconocimiento de imágenes, los modelos de lenguaje, y la IA generativa se construyen todos sobre fundamentos de aprendizaje profundo, convirtiéndolo en una de las habilidades más demandadas en informática.
Consejo de examen
Cuando un modelo de aprendizaje profundo funciona mal, comprueba sistemáticamente los culpables comunes en orden: datos de entrenamiento insuficientes o de mala calidad, arquitectura inadecuada para el problema, e hiperparámetros mal ajustados — saltar directamente a cambios de arquitectura antes de descartar problemas de datos desperdicia mucho tiempo.
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