Revista internacional de inteligencia de enjambre y computación evolutiva

Abstracto

Aprendizaje profundo con Python en ciencia de datos y redes neuronales artificiales

Sharan Kireeti

Es una rama de la informática que estudia la planificación de algoritmos que aprenderán. Las arquitecturas de aprendizaje profundo son susceptibles a perturbaciones adversarias. Se suman a la entrada y alteran drásticamente la salida de las redes profundas. Estos casos se denominan ejemplos adversarios. Se observan en diversas tareas de aprendizaje, desde el aprendizaje supervisado hasta el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Estos algoritmos suelen denominarse redes neuronales artificiales (RNA). El aprendizaje profundo es uno de los campos más populares en la ciencia de datos con muchos estudios de casos que tienen resultados sorprendentes en robótica, reconocimiento de imágenes e inteligencia artificial (IA).