El deep learning es un subcampo del machine learning y es conocido por impulsar aplicaciones y servicios de IA que realizan tareas analíticas y físicas sin intervención humana. Algunos ejemplos de casos de uso del deep learning son los chatbots, las tecnologías de reconocimiento de imágenes médicas y la detección de fraudes. Sin embargo, como con el machine learning, el diseño y la ejecución de un algoritmo de deep learning requiere una gran cantidad de esfuerzo humano, así como potencia informática. El equipo de IBM Research ha estudiado uno de los procesos más complejos y lentos del deep learning: la creación de la arquitectura neuronal a través de una técnica llamada búsqueda de arquitectura neuronal (NAS). El equipo analizó los métodos de NAS desarrollados y presentó los beneficios de cada uno con el objetivo de ayudar a los profesionales a elegir el método apropiado. Automatizar el enfoque para encontrar la arquitectura con mejor rendimiento para un modelo de machine learning puede llevar a una mayor democratización de la IA, pero el problema es complejo y difícil de resolver. Con el servicio de deep learning en IBM Watson Studio, aún puede empezar a usar deep learning rápidamente. Este servicio le ayuda a diseñar redes neuronales complejas y a experimentar a escala para implementar un modelo de machine learning optimizado. Diseñado para simplificar el proceso de entrenar modelos, el servicio también proporciona un clúster informático de GPU bajo demanda para resolver los requisitos de capacidad computacional. También se pueden integrar marcos de ML de código abierto populares como TensorFlow, Caffe, Torch y Chainer para entrenar modelos en múltiples GPU y acelerar los resultados. En IBM Watson Studio, puede combinar AutoML, IBM AutoAI y el Servicio de deep learning para acelerar la experimentación, analizar datos estructurados y no estructurados e implementar mejores modelos de forma más rápida.