Aprendizaje profundo

“El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas intermedias. Cada capa transforma los datos en representaciones más abstractas, permitiendo que los modelos aprendan rasgos jerárquicos a medida que los datos pasan por las capas sucesivas. Un ejemplo de cómo funciona:
Capa 1: Reconoce píxeles en una radiografía.
Capa 2: Identifica bordes de órganos.
Capa 3: Detecta tumores o fracturas.”