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🧠 Deep Learning

¡Bienvenido a la sección de Deep Learning! 🎉

📘 ¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning (Aprendizaje Profundo) es un subcampo del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas (de ahí el término "profundo") para aprender representaciones jerárquicas de los datos.

A diferencia de los algoritmos tradicionales de ML que requieren ingeniería de características manual, el Deep Learning puede aprender automáticamente las características relevantes directamente de los datos en bruto.

🧠 Arquitecturas Principales

  1. Redes Neuronales Artificiales (ANN):
    La base del Deep Learning, inspirada en el cerebro humano.
    📍 Uso: Clasificación, regresión.

  2. Redes Neuronales Convolucionales (CNN):
    Especializadas en procesar datos con estructura de cuadrícula (imágenes).
    📍 Uso: Visión por computadora, clasificación de imágenes, detección de objetos.

  3. Redes Neuronales Recurrentes (RNN):
    Diseñadas para datos secuenciales con memoria de estados anteriores.
    📍 Uso: Series temporales, texto.

  4. LSTM y GRU:
    Variantes de RNN que solucionan el problema del gradiente desvaneciente.
    📍 Uso: Secuencias largas, traducción.

  5. Transformers:
    Arquitectura basada en mecanismos de atención, revolucionó el NLP y más.
    📍 Uso: GPT, BERT, modelos de lenguaje grandes (LLMs).

  6. Autoencoders:
    Redes que aprenden representaciones comprimidas de los datos.
    📍 Uso: Reducción de dimensionalidad, generación.

  7. GANs (Redes Generativas Adversarias):
    Dos redes que compiten para generar datos realistas.
    📍 Uso: Generación de imágenes, arte, deepfakes.

⚙️ Conceptos Fundamentales

  • Neurona artificial: Unidad básica que aplica pesos, bias y función de activación
  • Capas: Entrada, ocultas y salida
  • Funciones de activación: ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
  • Backpropagation: Algoritmo para calcular gradientes
  • Optimizadores: SGD, Adam, RMSprop
  • Regularización: Dropout, L1/L2, Batch Normalization
  • Transfer Learning: Reutilizar modelos preentrenados

🔍 Frameworks Populares

  • TensorFlow - Framework de Google
  • Keras - API de alto nivel (integrada en TensorFlow)
  • PyTorch - Framework de Meta, muy usado en investigación
  • JAX - Computación numérica de alto rendimiento

📅 Fecha de creación: Enero 2026
✍️ Autor: Fran García