Bases del Deep Learning

Florida Universitaria

El Big Data, es decir, la ingente cantidad de datos e información que manejamos en las redes virtuales, se ha convertido en uno de los grandes fenómenos del cambio en plena revolución tecnológica. Estos avances han permitido crear tecnologías muy similares al pensamiento humano para poder procesar esos datos tan valiosos y aplicarlos en diferentes contextos.  Las organizaciones han tomado conciencia del potencial de una tecnología capaz de procesar todos los datos de los que disponen y hacerlo en escalas de tiempo inferiores a las humanas. Por ello, crece la necesidad de contar con máquinas capaces de aprender por sí mismas a procesar las infinitas combinaciones de datos que puede acumular una organización. 

En los últimos años, se han experimentado importantes avances que unen la inteligencia artificial (IA) con el análisis de datos. De ahí surge el denominado Machine Learning, una rama de la IA que básicamente trata de lograr que las máquinas «aprendan» por sí solas. Siguiendo la evolución del Machine Learning en la última década se ha propagado con más fuerza una técnica concreta conocida como Deep Learning o “Aprendizaje Profundo”, una tecnología que se ha postulado como un modelo de aprendizaje autónomo, simulando un sistema de redes artificiales de neuronas dentro del software de análisis de datos.

En este campo, el objetivo es que las máquinas asuman un aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos sean capaces de aprender sin intervención de los humanos, por lo que será necesario que ellos mismos saquen conclusiones acerca de la semántica de los datos para poder interpretarlos. 

Esta disciplina está en pleno auge, ya que sería la forma de aprendizaje más parecida a la propia percepción humana.  Algunos expertos en Deep Learning utilizan esta herramienta como la imitación de las capas de neuronas del neo-córtex cerebral para encontrar patrones y aprender de ellos.  El Deep Learning va un paso más allá del análisis de datos para ayudar a la toma de decisiones. El Aprendizaje Profundo pretende dar sentido a los datos utilizando la abstracción en capas múltiples, imitando un proceso neuronal. Sistemas de inteligencia artificial capaces de razonar o incluso enseñar a aprender a otras máquinas, son algunos ejemplos de lo ocurrirá en el futuro con el avance del ‘Deep Learning’. 

El Máster en Data Science y Big Data

Florida Universitària Business School impartirá el próximo curso el Máster en Data Science & Big Data, el único programa del mercado en el que no es imprescindible haber cursado carreras técnicas y que, por tanto, no se limita a los denominados perfiles STEM –expertos en Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas-. Con este título propio, el centro da respuesta a la necesidad del mercado de profesionales altamente especializados en el manejo de grandes volúmenes de datos. 

Perfiles capaces de extraer conocimiento útil de las fuentes de información que apoyen los objetivos del negocio a través del análisis de esos datos. Con esta preparación, podremos situarnos en una posición privilegiada dentro de las empresas de cualquier sector, e incluso en las administraciones públicas.

El nuevo programa superior está dirigido a personas con titulación universitaria interesadas en desarrollar su profesión en la ciencia de datos, Machine Learning y Deep Learning, personal técnico de cualquier área empresarial, personal directivo y ejecutivo de empresa y personas de cualquier disciplina que quieren dar un nuevo impulso a su carrera profesional.

El Máster en Data Science & Big Data Analytics de Florida Universitària permite a los profesionales desarrollar una visión conceptual de la ciencia de datos para aportar valor a las organizaciones a través de la gestión, modelización y el análisis de esta información. Durante el proceso de formación, el alumnado desarrollará un análisis del impacto que la Transformación Digital tiene en las organizaciones, desde el punto de vista del entorno y de su propia estructura interna y descubrirá cómo la analítica de los datos mejora el proceso de toma de decisiones, tanto de carácter operativo, como estratégico de cualquier organización o administración pública.

Entre las destrezas que asumirán los estudiantes, destaca el Deep Learning, una fase en la que se realizará una introducción progresiva al lenguaje de programación Phyton. Los profesionales de este programa se acercarán al futuro del aprendizaje automático: el aprendizaje no supervisado; un paradigma en el que los algoritmos son capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos las conclusiones acerca de la semántica embebida en los datos. Su objetivo se centra en la automatización de modelos para que el alumnado pueda alcanzar un mayor nivel de modelización e interpretación de los conceptos aprendidos en el itinerario del máster.

Esta fase cuenta con tres etapas que permitirán al alumnado adquirir progresivamente conocimientos en el ámbito del Machine Learning y del Deep Learning. 

  • Aprendizaje automático: Los modelos desarrollados tendrán su réplica en Python, implementado librerías para obtener modelos que auto-aprendan iterando con los datos. El objetivo es lograr el adecuado manejo y elección de las librerías (numpy, scikit-learn, tensor-flow, Bokeh, …) el enfoque principal de esta etapa. 
  • Optimización: Una vez dominadas las técnicas de aprendizaje automático, se procederá a implementar librerías que permitan obtener el modelo óptimo, en base también a la aplicación de los conocimientos adquiridos en los módulos anteriores, manteniendo así, la progresividad y recurrencia en el aprendizaje por parte del alumno.
  • Visualización: A modo de consolidación de todo lo aprendido hasta este punto, se desarrollará una App que permitirá al alumno mostrar su modelización y que otros usuarios interactúen con ella, tal y como sucedería en un trabajo real.  

Gracias al Deep Learning los científicos de datos podrán acceder a una nueva realidad para ser capaces de interpretar de otra forma el mundo. Todo, a través del reconocimiento de imágenes, el análisis del lenguaje natural y anticiparse a muchos problemas gracias a la extracción de patrones de comportamiento.

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Máster en Data Science y Big Data

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