Synopsis "Herramientas de Deep Learning (in Spanish)"
El Deep Learning (aprendizaje profundo) es un tipo del aprendizaje automatico basado en redes neuronales artificiales. El proceso de este aprendizaje se llama profundo porque estas estructuras de redes consisten en tener multiples entradas, salidas y capas ocultas. Cada capa contiene unidades que transforman los datos de entrada en informacion, y de esta forma, la siguiente capa puede utilizarlos para una determinada tarea predictiva. De esta forma, una maquina puede aprender mediante su propio procesamiento de datos. MATLAB cuenta con la herramienta Neural Network Toolbox (Deep Leraning Toolbox a partir de la version 18) que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificacion, regresion, agrupamiento, reduccion de dimensionalidad, pronostico de series de tiempo y modelado y control de sistemas dinamicos. La caja de herramientas incluye redes neuronales convolucionales y algoritmos de aprendizaje profundo con codificador automatico para clasificacion de imagenes y tareas de aprendizaje de caracteristicas. Para acelerar el entrenamiento de grandes conjuntos de datos, puede distribuir calculos y datos entre procesadores multinucleo, GPU y clusteres de computadoras utilizando Parallel Computing Toolbox. Este libro profundiza en las arquitecturas de redes neuronales utilizadas en el aprendizaje profundo, asi como en sus aplicaciones.