Deep Learning
Aprendizaje Profundo
Familia de redes neuronales en capas que aprende representaciones cada vez más abstractas: la base de visión, voz y de los LLM.
- Análisis Exhaustivo: aplica
- Quick Wins: no aplica
- Estrategia & Estructura: no aplica
- Diseño: aplica
- Capacitación: aplica
- Implementación: aplica
- Documentación: no aplica
Cuando el caso involucra imagen, señal o audio: inspección visual, lectura de sensores, detección de anomalías.
¿El problema es de percepción sobre datos no estructurados, o es un problema de reglas mal documentadas?
Se contrastan la tasa de detección y la de falsa alarma contra el resultado de la inspección humana sobre el mismo lote, y se reentrena cuando cambia el producto o el equipo.
Lo desplegamos como extensión del poka-yoke y del mantenimiento predictivo, nunca como sustituto del criterio del ingeniero.
Retropropagación: Rumelhart, Hinton y Williams (1986); despegue práctico con AlexNet (Krizhevsky, Sutskever y Hinton, 2012).