Descripción general del aprendizaje profundo:

El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son las tecnologías más avanzadas en esta era. La inteligencia artificial ahora se compara con la mente humana y, en algunos campos, la inteligencia artificial hace un gran trabajo que los humanos. Día a día hay nuevas investigaciones en este campo. Este campo está aumentando muy rápido porque ahora tenemos suficiente poder computacional para realizar esta tarea. El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas.

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En el aprendizaje automático tradicional, el algoritmo recibe un conjunto de características relevantes para analizar. Sin embargo, en el aprendizaje profundo, el algoritmo recibe datos sin procesar y decide por sí mismo qué características son relevantes. Las redes de aprendizaje profundo a menudo mejorarán a medida que aumente la cantidad de datos que se utilizan para capacitarlas.

Más información sobre la explicación simple del aprendizaje profundo aquí

A continuación se muestran algunas aplicaciones de aprendizaje profundo muy interesantes.

Fuente:- https://techvidvan.com/tutorials/deep-learning-applications/

Ahora veremos una de sus aplicaciones que es el generador de descripciones de fotos o leyendas de imágenes.

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Generador de subtítulos de imágenes:

El generador de subtítulos de imágenes o descripciones de fotos es una de las aplicaciones del aprendizaje profundo. En el cual tenemos que pasar la imagen al modelo y el modelo hace un procesamiento y genera leyendas o descripciones según su entrenamiento. Esta predicción a veces no es tan precisa y genera algunas oraciones sin sentido. Necesitamos una potencia computacional muy alta y un conjunto de datos muy grande para obtener mejores resultados. Ahora veremos algo de información sobre el conjunto de datos y la arquitectura de la red neuronal del generador de subtítulos de imágenes.

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Subtítulos de imágenes automáticos mediante aprendizaje profundo

Subtítulos de imágenes automáticos mediante aprendizaje profundo. En el aprendizaje automático tradicional, el algoritmo recibe un conjunto de características relevantes para analizar. Sin embargo, en el aprendizaje profundo, el algoritmo recibe datos sin procesar y decide por sí mismo qué características son relevantes. Las redes de aprendizaje profundo a menudo mejorarán a medida que aumente la cantidad de datos que se utilizan para capacitarlas.

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