Aprendizaje profundo.

Se llama aprendizaje profundo al conjunto de algoritmos que con un aprendizaje automatico intenta modelar abstracciones de alto nivel (por ejemplo imágenes) en datos.
El aprendizaje profundo ya esta cambiando la manera en la cual los ordenadores o computadoras pueden ver, oír e identificar objetos en el mundo real.
Los proveedores de chips cada vez están mas interesados en el “apredizaje profundo” y mas específicamente en las redes neuronales convolucionales (CNN). Las CNN hoy en dia ya son modelos usados para el reconocimiento de video e imagen.
CogniVue es otra empresa sobre el aprendizaje profundo. La compañía afirma que su nueva arquitectura implementando SoC visión, llamada Opus, aprovechará los avances del “aprendizaje profundo” para aumentar las tasas de detección de forma espectacular. CogniVue está colaborando con la Universidad de Ottawa.
Baidu de China, un gigante de la búsqueda tecnologica, ha estado entrenando modelos de redes neuronales profundas para reconocer clases de objetos en los centros de datos. Se planea trasladar este tipo de modelos en sistemas embebidos.
Nvidia también dejo caer su interés por el “aprendizaje profundo” en la GPU conferencia de tecnología (GTC).
Un ejemplo de que envidia esta apostando por el “aprendizaje profundo” es la plataforma DRIVE PX, basada en el procesador Tegra X1. La compañía describe la unidad PX como una computadora de vehículo capaz de aprender, esto ayudará a los coches no sólo percibir, sino a «interpretar» el mundo que les rodea.
Audi es la primera compañía en anunciar planes para utilizar el Drive PX en el desarrollo de sus futuras capacidades de auto-pilotaje de automoción.