Aprendizaje profundo
Estos algoritmos se inspiran en la estructura y función del cerebro humano, utilizando múltiples capas de procesamiento para extraer y transformar información de manera iterativa.
El objetivo es crear modelos que puedan aprender representaciones abstractas de los datos, lo que les permite realizar tareas como el reconocimiento de patrones, la clasificación y la predicción con alta precisión.
Mientras que los algoritmos "poco profundos" pueden aplicar una o dos transformaciones, los algoritmos de aprendizaje profundo suelen utilizar muchas más capas, lo que les permite aprender representaciones más complejas.
Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) se han convertido en una herramienta esencial para acelerar este proceso, gracias a su capacidad para realizar cálculos en paralelo de manera eficiente.
Esta técnica se conoce como computación de propósito general en GPU (GPGPU, del inglés general-purpose computing on graphics processing units).
