¿Cómo se originó el término?

El origen exacto del término "aprendizaje profundo" no está claro, pero generalmente se atribuye a múltiples fuentes. Aquí hay algunos orígenes posibles:

1. Geoffrey Hinton's 2006 Paper :En 2006, el científico informático Geoffrey Hinton publicó un artículo seminal titulado "Aprendizaje profundo:un tutorial sobre redes neuronales profundas" en la revista Nature. Este documento se considera un hito en el campo de las redes neuronales artificiales y ayudó a popularizar el término "aprendizaje profundo". Hinton y sus colegas de la Universidad de Toronto son ampliamente considerados pioneros en el desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo.

2. El uso de Yoshua Bengio del término :Yoshua Bengio, otro investigador prominente en el campo, también jugó un papel importante en la popularización del término "aprendizaje profundo" a principios de la década de 2000. Bengio y sus colegas de la Université de Montreal realizaron investigaciones innovadoras sobre algoritmos de aprendizaje profundo, y con frecuencia usó el término "aprendizaje profundo" en sus publicaciones de investigación.

3. Influencia de la psicología cognitiva :Algunos creen que la inspiración para el término "aprendizaje profundo" puede provenir de la noción de "estructura profunda" en psicología cognitiva. La estructura profunda es un término utilizado en lingüística y psicología cognitiva para describir la representación subyacente o la sintaxis de un lenguaje que va más allá de las características a nivel de superficie de las palabras y frases. Este concepto puede haber influido en la comprensión de los modelos de aprendizaje profundo como capturar patrones subyacentes y relaciones complejas en los datos.

4. Comparación con el aprendizaje automático tradicional :El término "aprendizaje profundo" probablemente fue acuñado para diferenciarlo de los métodos tradicionales de aprendizaje automático. Mientras que los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático a menudo dependen de redes neuronales poco profundas o representaciones poco profundas de datos, el aprendizaje profundo implica el uso de redes neuronales profundas con múltiples capas ocultas. Estas arquitecturas profundas permiten una extracción de características más compleja y jerárquica, lo que permite a los modelos aprender representaciones de datos de nivel superior.

5. Contexto histórico :En los primeros días de la investigación de las redes neuronales, las redes neuronales poco profundas eran la norma, y ​​enfrentaron limitaciones en sus capacidades de representación y capacidad para manejar problemas complejos. La aparición de poderosos recursos informáticos, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), a fines de la década de 2000 permitió capacitar a redes neuronales más profundas de manera efectiva. Este contexto histórico contribuyó a la necesidad de un término que capturara los avances y la mayor complejidad de estos nuevos enfoques, de ahí el término "aprendizaje profundo" ganó tracción.

Es probable que sea una combinación de estos factores, junto con la convergencia de los esfuerzos de investigación y los avances, lo que llevó a la adopción generalizada del término "aprendizaje profundo" para describir el subcampo dentro del aprendizaje automático centrado en las redes neuronales profundas.