También conocido como aprendizaje profundo, es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para llevar a cabo tareas complejas de procesamiento de datos. A diferencia de los modelos tradicionales de aprendizaje automático, que suelen tener una o dos capas ocultas, las redes neuronales profundas pueden tener múltiples capas, lo que les permite aprender representaciones jerárquicas de la información. Esto hace que el deep learning sea particularmente efectivo en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
Este enfoque permite a los modelos de deep learning aprender y extraer automáticamente características a partir de datos en bruto, lo que los hace especialmente efectivos para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz. Al aprovechar grandes cantidades de datos y una gran capacidad de cómputo, los modelos de deep learning pueden alcanzar un rendimiento de vanguardia en diversas aplicaciones, desde la conducción autónoma hasta el análisis de imágenes médicas.
