ResNet (2015): conexiones residuales para ir más profundo
He et al. presentaron redes residuales que permitieron entrenar cientos de capas y ganaron ILSVRC 2015.
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GANs (2014): Goodfellow y el juego generador–discriminador
Ian Goodfellow et al. introdujeron las redes generativas antagónicas, abriendo una era de síntesis de imágenes realistas.
Word2Vec (2013): el álgebra de las palabras
Tomas Mikolov y colegas en Google lanzaron Word2Vec, popularizando embeddings densos y analogías tipo rey–hombre+mujer≈reina.
AlexNet (2012): el big bang del deep learning en visión
Krizhevsky, Sutskever y Hinton ganaron ILSVRC 2012 con una CNN profunda en GPUs, derrumbando el error de clasificación.
Preentrenamiento profundo pre-AlexNet: la mesa está puesta
Antes de 2012, Hinton, Bengio y LeCun impulsaron preentrenamiento voraz, autoencoders y evidencia de que redes profundas podían aprender.
Del HMM al DNN en reconocimiento de voz
A inicios de 2010s, redes profundas reemplazaron partes clave de sistemas HMM-GMM y bajaron drásticamente la tasa de error en habla.
IBM Watson gana Jeopardy! (2011): QA en vivo ante millones
Watson derrotó a campeones de Jeopardy! combinando recuperación de información, ranking y muchas heurísticas —no una sola red mágica.
Netflix Prize (2006–2009): recomendaciones a escala de competencia
El concurso de Netflix impulsó investigación en filtrado colaborativo y ensambles, y popularizó ML de producto.
ImageNet (2009): Fei-Fei Li y el dataset que cambió la visión
ImageNet ofreció millones de imágenes etiquetadas en jerarquía WordNet, habilitando el gran salto de las CNN.
CUDA (2007): GPUs para el aprendizaje automático
NVIDIA lanzó CUDA, permitiendo programar GPUs para cómputo general; sin ello, el deep learning moderno habría sido impracticable.
Boosting y random forests: ensambles que ganaban competencias
AdaBoost, gradient boosting y random forests dominaron tabular ML y competencias Kaggle antes del deep learning ubicuo.
PageRank (1998): la web como grafo y el poder de la escala
El algoritmo PageRank de Brin y Page mostró cómo señales estructurales a escala de internet predicen relevancia.