El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para reconocer patrones en grandes cantidades de datos.
Funciona de manera similar a como el cerebro humano procesa la información, con capas de «neuronas» interconectadas.
Estas redes tienen tres capas principales:
Los modelos de aprendizaje profundo aprenden analizando datos etiquetados, ajustando las conexiones entre neuronas para reducir los errores y mejorar la precisión.
Este enfoque difiere del aprendizaje automático tradicional, en el que los programadores tenían que definir características y rasgos específicos, lo que a menudo daba lugar a algoritmos complejos.
Una ventaja añadida del aprendizaje profundo es su capacidad para analizar todos los datos a la vez, lo que permite al sistema utilizar más contexto y comprender mejor los patrones, lo que permite detectar ciertos defectos en las imágenes con mayor precisión.