Sinopsis
El Deep Learning (aprendizaje profundo) es un tipo del aprendizaje automático basado en redes neu- ronales artificiales. El proceso de este aprendizaje se llama profundo porque estas estructuras de redes consisten en tener múltiples entradas, salidas y capas ocultas. Cada capa contiene unidades que transforman los datos de entrada en información, y de esta forma, la siguiente capa puede utili- zarlos para una determinada tarea predictiva. De esta forma, una máquina puede aprender mediante su propio procesamiento de datos.
MATLAB cuenta con la herramienta Neural Network Toolbox (Deep Leraning Toolbox a partir de la versión 18) que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimen- sionalidad, pronóstico de series de tiempo y modelado y control de sistemas dinámicos. La caja de herramientas incluye redes neuronales convolucionales y algoritmos de aprendizaje profundo con codificador automático para clasificación de imágenes y tareas de aprendizaje de características. Para acelerar el entrenamiento de grandes conjuntos de datos, puede distribuir cálculos y datos entre procesadores multinúcleo, GPU y clústeres de computadoras utilizando Parallel Computing Toolbox.
Este libro profundiza en las arquitecturas de redes neuronales utilizadas en el aprendizaje profun- do, así como en sus aplicaciones.
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