HO - 11 Define el concepto de Deep Learning

¿Qué es el Deep Learning?

• Un sistema operativo

• Un lenguaje de programación

• Una subdisciplina del Machine Learning que usa redes neuronales profundas

• Un tipo de base de datos

¿Qué permiten las redes neuronales profundas?

• Eliminar datos duplicados

• Aprender representaciones de datos en varios niveles de abstracción

• Traducir código a otro lenguaje

• Convertir texto en imágenes

¿Qué caracteriza a la arquitectura de múltiples capas?

• Tiene solo una capa

• Aprende características en diferentes niveles de complejidad

• Funciona sin datos

• No requiere entrenamiento

En reconocimiento de imágenes, ¿qué aprenden las primeras capas?

• Objetos completos

• Bordes y características básicas

• Traducciones

• Comandos de voz

¿Qué es el aprendizaje jerárquico en Deep Learning?

• Usar solo un nivel de datos

• Representar características en un formato cada vez más complejo

• Guardar datos en la nube

• Entrenar sin supervisión

¿Cuál es una ventaja del Deep Learning frente a métodos tradicionales?

• No necesita datos

• Aprende características automáticamente desde datos crudos

• Solo funciona en imágenes

• Requiere programación manual de patrones

¿Qué es un alto requerimiento computacional?

• Uso de muchos usuarios

• Necesidad de gran poder de cómputo y datos para entrenar modelos

• Guardar datos en discos duros

• Trabajar solo en línea

¿Qué es la capacidad de generalización?

• Usar el mismo modelo en cualquier lenguaje de programación

• Adaptarse a nuevas situaciones no vistas

• Cambiar de hardware fácilmente

• Reducir tamaño de datos

¿Qué tipo de red se usa en reconocimiento de imágenes?

• RNN

• CNN

• GAN

• LSTM

¿Qué redes se usan en Procesamiento de Lenguaje Natural?

• CNN y GAN

• RNN y Transformadores

• GAN y Autoencoders

• KNN y SVM