¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo forma parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático basados en redes neuronales artificiales con aprendizaje de representación. El aprendizaje puede ser supervisado, semisupervisado o no supervisado.

Las arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales profundas, las redes de creencias profundas, el aprendizaje de refuerzo profundo, las redes neuronales recurrentes, las redes neuronales convolucionales y los transformadores, se han aplicado a campos como la visión por ordenador, el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, la bioinformática, el diseño de fármacos, el análisis de imágenes médicas, la climatología, la inspección de materiales y los programas de juegos de mesa, donde han producido resultados comparables y, en algunos casos, superiores al rendimiento de los expertos humanos.

Las redes neuronales artificiales (RNA) se inspiraron en el procesamiento de la información y en los nodos de comunicación distribuida de los sistemas biológicos. Las RNA presentan varias diferencias respecto a los cerebros biológicos. Concretamente, las redes neuronales artificiales tienden a ser estáticas y simbólicas, mientras que el cerebro biológico de la mayoría de los organismos vivos es dinámico (plástico) y analógico.

El adjetivo "profundo" en el aprendizaje profundo se refiere al uso de múltiples capas en la red. Los primeros trabajos demostraron que un perceptrón lineal no puede ser un clasificador universal, pero que sí puede serlo una red con una función de activación no polinómica con una capa oculta de anchura ilimitada. El aprendizaje profundo es una variante moderna que se ocupa de un número ilimitado de capas de tamaño acotado, lo que permite una aplicación práctica y una implementación optimizada, al tiempo que conserva la universalidad teórica en condiciones suaves. En el aprendizaje profundo también se permite que las capas sean heterogéneas y que se desvíen ampliamente de los modelos conexionistas biológicamente informados, en aras de la eficiencia, la entrenabilidad y la comprensibilidad.
El aprendizaje profundo forma parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático basados en redes neuronales artificiales con aprendizaje de representación.