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  1. Deep learning es un subconjunto de machine learning, que es básicamente una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan emular el comportamiento del cerebro humano —aunque lejos de igualar su capacidad— pero le permiten "aprender" a partir de grandes cantidades de datos.

  2. El deep learning es un subconjunto del machine learning, que es esencialmente una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan simular el comportamiento del cerebro humano, aunque lejos de igualar su capacidad, lo que les permite "aprender" de grandes cantidades de datos.

  3. 10 de jun. de 2021 · Deep learning. : en qué consiste, ejemplos y aplicaciones. Ingeniería y Tecnología |10/06/2021. UNIR Revista. El deep learning, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático son una realidad que contribuye a la mejora de la sociedad y a un avance sin parangón en la investigación de la mano del deep learning.

  4. El aprendizaje a fondo o mejor conocido en inglés como deep learning, es un tipo de machine learning que utiliza redes neurales profundas para entrenar a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla o imágenes.

  5. Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o ...

  6. El aprendizaje profundo es un método de la inteligencia artificial (IA) que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que se inspira en el cerebro humano. Los modelos de aprendizaje profundo son capaces de reconocer patrones complejos en imágenes, textos, sonidos y otros datos, a fin de generar información y predicciones precisas.

  7. ¿Qué es el Deep Learning? El deep learning es un subconjunto del aprendizaje automático donde las redes neuronales artificiales, algoritmos inspirados en el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos.

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