Aprendizaje Profundo ( deep learning)
Inteligencia artificialDefinición:
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático (machine learning) que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas ("profundas") para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos.
A diferencia de los modelos tradicionales que necesitan que el profesional defina manualmente las variables importantes, en el deep learning la red aprende sola qué características son relevantes, a partir de los datos, sin necesidad de instrucciones explícitas.
Aplicaciones en Psiquiatría:
- Análisis automático de voz, texto o expresión facial para detectar síntomas depresivos, ansiosos o psicóticos. Predicción de riesgo suicida a partir de historiales médicos, lenguaje escrito o actividad digital.
- Análisis de neuroimágenes para encontrar patrones asociados a trastornos del neurodesarrollo o demencias.
-Procesamiento de lenguaje natural en asistentes clínicos de IA.
Analogía clínica: El aprendizaje profundo funciona como un psiquiatra con experiencia que, tras miles de casos, ha desarrollado una intuición precisa sobre qué observar... pero que no puede siempre explicar por qué lo sabe. La diferencia es que el modelo lo hace con cálculos matemáticos, no con intuición humana.
Términos relacionados:
Aprendizaje
Aprendizajes (trastornos del)
Aprendizaje por ensayo y error
Aprendizaje vicario
Generalización del aprendizaje
Aprendizaje automático ( machine learning)
Inteligencia artificial
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