Aprendizaje profundo: Aplicaciones, arquitecturas, modelos, herramientas y marcos: Una encuesta completa

Resumen El Aprendizaje Profundo (DL) es un subcampo del aprendizaje automático que impacta significativamente en la extracción de nuevo conocimiento. Al utilizar DL, se puede hacer posible la extracción de representaciones de datos avanzadas y conocimiento. Las técnicas de DL altamente efectivas ayudan a encontrar más conocimiento oculto. El aprendizaje profundo tiene un futuro prometedor debido a su gran rendimiento y precisión. Necesitamos entender los fundamentos y el estado del arte de DL para aprovecharlo de manera efectiva. En el artículo se explica una encuesta sobre formas, ventajas, desventajas, arquitecturas y métodos de DL para tener una comprensión clara y directa desde diferentes perspectivas. Además, los métodos relacionados existentes se comparan entre sí y se describe la aplicación de DL en algunas aplicaciones, como análisis de imágenes médicas, reconocimiento de escritura a mano, y más.