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En la actualidad, ha surgido un subgrupo de este conjunto denominado aprendizaje profundo (Deep learning). Es un subsistema del aprendizaje de máquina que gracias al aumento de potencia de procesado y basado en redes neuronales, siguiendo el funcionamiento biológico del cerebro humano, permite conseguir aciertos en las tareas con más exactitud que con sistemas estadísticos. Si, partiendo de un acercamiento biológico, las redes neuronales cerebrales nos permiten interconectar diferentes “acciones” de una neurona con otra, dando como resultado una transmisión y filtrado de información que nos permite hacer diferentes conexiones dentro del procesamiento del cerebro, las redes neuronales del aprendizaje profundo nos permiten establecer una trama de procesamiento de datos que permite conseguir el resultado buscado en esa labor “pensante”. Así, se procesa información por una primera línea de neuronas artificiales, permitiendo diferenciar, por ejemplo, imágenes de animales de imágenes de coches, edificios, libros, etc. pero, sin embargo, poniendo un ejemplo muy popular, no consigue clasificar imágenes de magdalenas de arándanos o de otros animales. Así, en este primer cribado, perros gatos, mapaches, calamares siguen estando junto. En un segundo filtrado, una siguiente batería de neuronas realiza otra selección, por ejemplo, eliminando calamares, peces, elefantes y monos de las imágenes, pero dejando perros, gatos y magdalenas de arándanos. Se vuelve a pasar por otra batería de neuronas que vuelven a filtrar, sucesivamente, hasta que se llega al resultado solicitado. O no, como se puede ver en el ejemplo de las fotos de chiguaguas y las magdalenas de arándanos.