Ninguna tecnología es eterna, y tampoco lo será el Deep Learning.
Hoy en día, seguramente, el Deep Learning es el gran protagonista del Machine learning, que es casi tanto como decir que es el gran protagonista de la Inteligencia Artificial que, a su vez, es casi tanto como decir que es el gran protagonista del panorama tecnológico actual, e incluso, de las fantasías tecnológicas actuales.
Mucho es lo que ha aportado el Deep learning en los últimos años, y mucho, seguramente, lo que todavía dará de sí, y las nuevas aplicaciones y soluciones que puede traer consigo.
Pero pasará. Como cualquier otra tecnología será superada. Hoy en día casi cuesta creerlo, y cuesta vislumbr hasta cuando sucederá…pero el Deep Learning pasará.
Sin embargo, dejará tras de si un legado, una forma de hacer algoritmia y de hacer Inteligencia Artificial que seguirá vigente tras la desaparición por obsolescencia. Al menos así lo cree François Chollet, creador de la famosa API Keras y autor del libro superventas ‘Deep Learning con Python‘ que me encuentro leyendo ahora mismo.
Y tres son las cosas que ha aportado Deep Learning y que Chollet piensa le van a sobrevivir. Son éstas:
- Simplicidad: una simplicidad que el autor localiza en la simplificación y automatización de la ingeniería de características (‘features engineering‘) que ya mencionamos en el post anterior, que ahora se reduce a un puñado de operaciones entre tensores.
- Adaptabilidad: en el sentido de permitir la paralelización del procesamiento aprovechando las capacidades de los GPU (Graphical Processr Unit) y los TPUs (Tensor Processing Unit) y, además, permitir el entrenamiento con conjuntos de datos de diverso tamaño.
- Versatilidad y reutilización: En el sentido que en el Deep Learning, una vez entrenado ya un modelo y, al contrario de lo que sucede con otros algoritmos, se puede retomar el entrenamiento sin necesidad de empezar desde cero, además de poderse utilizar para propósitos diferentes del original..
Y ese es el legado que dejará tras de sí el Deep Learning, al menos según el pensamiento de François Chollet. De todas formas, parece que todavía es muy pronto para comprobarlo, que todavía el Deep Learning está en la cresta de la ola y seguirá estándolo durante una buena temporada.
