El Deep Learning  es una rama del campo de la Inteligencia Artificial (IA) que se enfoca en entrenar algoritmos conocidos como redes neuronales artificiales.

Esto tiene como objetivo aprender a realizar tareas específicas mediante la extracción de características y patrones de datos. 

No obstante, el enfoque fundamental del Deep Learning es imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información. 

Se le llama «profundo» porque estas redes neuronales tienen múltiples capas ocultas que les permiten aprender representaciones complejas de los datos de entrada.

Estas redes neuronales artificiales están compuestas por unidades computacionales llamadas neuronas reconocen patrones y características relevantes en los datos de entrada.

¿Cómo preparar una entrevista Deep Learning?

El aprendizaje profundo ha demostrado un tremendo éxito en una amplia gama de tareas, superando a otras técnicas de aprendizaje automático en muchas áreas. 

Sin embargo, el entrenamiento de redes neuronales profundas requiere grandes cantidades de datos etiquetados y poder computacional. 

Aquí te dejamos 10 preguntas para tu entrevista laboral:

  1. ¿Qué es el Deep Learning y cómo se diferencia del aprendizaje automático tradicional?
  2. ¿Cuáles son las principales arquitecturas de redes neuronales?
  3. ¿Qué es una función de activación y cuál es su función en una red neuronal?
  4. Explica el proceso de forward propagation en una red neuronal.
  5. ¿Qué es la backpropagation y cómo se utiliza en redes neuronales?
  6. ¿Qué es el overfitting y cómo se puede evitar?
  7. ¿Cuál es la importancia de la función de pérdida en el entrenamiento de una red neuronal?
  8. ¿Qué es una red neuronal convolucional (CNN)?
  9. ¿Cómo se aplica el aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?
  10. ¿Cuáles son las principales bibliotecas o frameworks utilizados para implementar Deep Learning?

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