El Deep Learning pertenece históricamente al campo más amplio del aprendizaje automático estadístico, ya que fundamentalmente se ocupa de métodos capaces de aprender representaciones a partir de datos. Las técnicas involucradas provienen originalmente de las redes neuronales artificiales, y el calificativo "profundo" resalta que los modelos son largas composiciones de mapeos, que ahora se sabe logran un mayor rendimiento.
La modularidad, versatilidad y escalabilidad de los modelos profundos han resultado en una plétora de métodos matemáticos específicos y herramientas de desarrollo de software, estableciendo el aprendizaje profundo como un campo técnico distinto y vasto.
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