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Se dice que si llenáramos el universo observable con un número infinito de monos en máquinas de escribir infinitas y dejáramos que escribieran durante un tiempo infinito, eventualmente, reproducirían las obras de Shakespeare. Sin embargo, ¿qué pasaría si aplicáramos el teorema del mono infinito a los programas de computadora capaces de aprender y evolucionar? ¿Miles de estas máquinas inteligentes en conjunto y con el permiso de evolucionar sin interrupciones producirían una mente humana o algo mucho más grande? Bueno, los científicos decidieron darle una oportunidad y ver qué pasaría.
Esa línea de razonamiento, junto con el hecho de que casi hemos agotado todo el progreso posible del método científico, motivó la creación de un aprendizaje profundo, un proceso en el que los programas informáticos destinados a aprender y adaptarse al entorno evolucionan por sí solos sin ninguna intervención humana o incluso sin conocimiento de cómo se produce dicha evolución. Tal software podría eventualmente desarrollar voluntad propia y escapar de la contención o incluso ser desatado intencionalmente en el planeta como un arma cibernética.
Este libro analiza la validez de tales posibilidades aparentemente absurdas al compilar e investigar la investigación académica sobre el aprendizaje profundo y sus aplicaciones prácticas, referencias y un resumen rápido de numerosos escritos académicos que deben ser meticulosamente separados por el lector curioso, capaz de comprender verdaderamente lo que nos espera a todos en un futuro dominado por máquinas inteligentes. Si ese mismo lector se encuentra iniciando conversaciones exhaustivas con extraños acerca del aprendizaje profundo, este libro ha hecho su trabajo de manera excelente.
Aprendizaje profundo: una guía esencial para principiantes que desean comprender cómo funcionan las redes neuronales profundas y cómo se relacionan con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial que cubre temas como:
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