Qué es el Deep Learning: Fundamentos del software de redes neuronales

Qué es el Aprendizaje Profundo

La evolución de la tecnología ha llevado a la humanidad a alturas como nunca antes hemos visto. Las áreas de trabajo de la medicina, la seguridad, el aprendizaje y la provisión de otros tipos de ayuda han alcanzado un máximo. Pero no se detiene ahí. La inteligencia artificial es la próxima gran revolución en el mundo de la tecnología y la informática, pero para entenderla es importante saber en qué consiste. Es esencial saber qué es el aprendizaje profundo o deep learning y qué significa la red neuronal artificial.

El campo de la tecnología de la IA es extremadamente avanzado e interesante. Estas dos herramientas que se están utilizando en la inteligencia artificial son muy poderosas para resolver problemas complejos y para desarrollar estándares aún más altos en la ciencia.

Se puede decir con seguridad que este tipo de mecanismo es una transición al siguiente nivel de tecnología. Las empresas de hoy en día ya han reconocido su importancia y han comenzado a utilizarlo en la mayoría de sus casos. Tomemos como ejemplo a Google. Google utiliza la IA de los motores de búsqueda para aprender de sus usuarios. Si buscas algo en tu barra de búsqueda, por ejemplo, un «ordenador portátil», y después de obtener los resultados presionas sobre él, acabas de enseñarle a la IA de Google que un «ordenador portátil» es lo que presionaste. ¿Te preguntas cómo funciona? Sumerjámonos más profundamente y averigüémoslo.

Comprensión del Aprendizaje Profundo AI

¿Qué tiene de especial la tecnología de Deep learning, que es una técnica para que los ordenadores (AI) aprendan como los humanos – por ensayo y error. Si te preguntas si lo has visto antes, probablemente lo hayas hecho. Es la tecnología que se encuentra detrás de aplicaciones como el control por voz de dispositivos como teléfonos, tabletas o televisión. No hace mucho tiempo que hemos conocido los coches sin conductor, autónomos, que también es un producto del aprendizaje profundo. Con la ayuda de la DL, la inteligencia artificial reconoce las señales de stop, los peatones y otros obstáculos en la carretera que podrían causar un desastre.

Para realizar tales acciones, un ordenador que utiliza técnicas de aprendizaje profundo solicita una gran cantidad de datos de entrenamiento (este es el trabajo de las redes neuronales, llegaremos a eso un poco más tarde). Los logros tecnológicos como los coches sin conductor necesitan miles de imágenes y vídeos para reconocer cada situación para que sea segura. Las recientes mejoras en el Deep learning se han llevado al nivel en el que supera a los humanos en una cierta cantidad de tareas.

¿Cómo funciona?

Como ya se ha mencionado ligeramente, lo que se utiliza en el aprendizaje profundo para realizar dichas tareas son las redes neuronales. La mayoría de las veces la IA de aprendizaje profundo es referida como una red neural profunda. La palabra profundo en este término significa las capas que están ocultas en la red neuronal.

Los modelos de aprendizaje profundo se entrenan obteniendo una cantidad suficiente de datos y arquitecturas de datos de redes neuronales que aprenden características directamente de los datos sin trabajo manual. Las redes neuronales son sistemas que están conectados al igual que nuestras redes neuronales biológicas. Este tipo de sistemas se crean de manera que se adaptan a las necesidades de la situación. Una vez que las redes neuronales identifican los resultados para un determinado objeto, la siguiente vez que los sistemas de NN pueden identificar si se trata del mismo objeto o no. Las redes neuronales no reconocen los objetos de la misma manera que nosotros, sino que reconocen los objetos a través de su propio y único conjunto de características.

Redes Neuronales Artificiales

Uno de los tipos más comunes y populares de lo que se utiliza en el aprendizaje profundo se conoce como redes neuronales convencionales o CNN para abreviar. Combina las características aprendidas con los datos de entrada y utiliza capas convolucionales 2D, haciendo que esta arquitectura sea muy adecuada para procesar datos 2D. Por ejemplo, pueden ser imágenes o láminas de planos coordinados.

Las redes neuronales convencionales funcionan de tal manera que ya no hay necesidad de extracción manual de características. Extrae las características directamente de las imágenes. Las redes neuronales artificiales tienen una extracción de características automatizada que hace que los modelos de aprendizaje profundo sean perfectos para las tareas de visión por ordenador, como la clasificación de objetos.

Las CNN aprenden a detectar diferentes características utilizando números de capas ocultas. Cada número de la capa oculta aumenta la complejidad de las características de la imagen aprendida. Los CNN aprenden características diferentes de cada capa.

Ejemplos de Deep Learning

De acuerdo con las fuentes, hay tres formas más utilizadas de utilizar el aprendizaje profundo para realizar la clasificación de objetos:

  • Aprendizaje de transferencia. El enfoque de aprendizaje se utiliza principalmente en aplicaciones de aprendizaje profundo. Se realiza teniendo una red existente y añadiendo nuevos datos a clases previamente desconocidas. De esta manera es mucho mejor ahorrar algo de tiempo porque en lugar de ello se reduce la cantidad de procesamiento de imágenes. Permite categorizar sólo ciertos objetos en lugar de pasar por todos los diferentes objetos hasta encontrar el correcto.
  • Entrenamiento de la nada. Esto se usa principalmente para nuevas aplicaciones que van a tener un gran número de categorías de salida. Comienza por reunir un gran número de conjuntos de datos etiquetados y diseñar una arquitectura de red que aprenderá las características. Mientras que el aprendizaje de transferencia puede tomar hasta horas o minutos, este método toma un poco más de tiempo – de días a semanas para entrenar.
  • Extracción de características. No es tan popular como los métodos mencionados anteriormente, pero aún así se utiliza comúnmente. Este es un método que se utiliza para un enfoque más especializado de aprendizaje profundo. Utiliza la red como un extractor de características. Dado que las capas en las redes neuronales convencionales tienen la tarea de aprender ciertas características de las imágenes, también es posible extraer estas características y hacerlas como una entrada para un modelo de aprendizaje automático.

¿Cuáles son otros tipos de redes neuronales?

Mientras que la red neuronal convencional podría ser considerada como la red neuronal estándar que se ha expandido a través del espacio usando pesos compartidos, también existen algunos tipos diferentes.

Una red neuronal recurrente, en vez de la convencional, se extiende a través del tiempo al tener bordes que se alimentan en el siguiente paso temporal en vez de la siguiente capa en el mismo paso temporal. Esta red neuronal artificial se utiliza para reconocer secuencias, por ejemplo, una señal de voz o un texto.

También existe una red neuronal recursiva. Este sistema NN no tiene ningún aspecto temporal en la secuencia de entrada, pero la entrada tiene que ser procesada jerárquicamente.

Redes neuronales en acción

Puede resultar difícil cuando se trata de entender cuáles son los beneficios reales de las redes neuronales en situaciones de la vida real. Las redes neuronales artificiales son muy populares entre los expertos del mercado de valores. Con la ayuda de los sistemas de NN, es posible aplicar el «comercio algorítmico», que se puede aplicar a los mercados financieros, las acciones, los tipos de interés y varias monedas. Los algoritmos de redes neuronales pueden encontrar acciones infravaloradas, mejorar los modelos de acciones existentes y utilizar el aprendizaje profundo para encontrar formas de optimizar el algoritmo a medida que el mercado cambia.

Dado que las redes neuronales son muy flexibles, se pueden aplicar en varios reconocimientos de patrones complejos y predecir problemas. Como una alternativa al ejemplo anterior, el sistema NN puede ser usado para pronosticar negocios, detectar cáncer a partir de imágenes, y reconocer rostros en imágenes de medios sociales.

Aprendizaje profundo en acción

No sólo las redes neuronales tienen ejemplos de la vida real. El Aprendizaje Profundo o Deep Learning también puede ser descrito como algunas de las siguientes creaciones:

  • Asistentes virtuales.
  • Chatbots o bots de servicio.
  • Compras y entretenimiento personalizados.
  • Imagine la coloración (utiliza algoritmos para recrear colores verdaderos en imágenes en blanco y negro)

¿Cuáles son las diferencias clave entre DL y NN?

Con toda esta información está claro que el Aprendizaje Profundo y las Redes Neuronales están fuertemente conectadas y probablemente no funcionen bien cuando están separadas. Para poder entender qué es el aprendizaje profundo y qué son las redes neuronales es esencial conocer la principal forma de llevar a cabo el aprendizaje.

Las redes neuronales transmiten datos en forma de valores de entrada y valores de salida. Se utilizan para transferir datos mediante el uso de conexiones. Mientras que el Aprendizaje Profundo está relacionado con la transformación y la extracción de características que intentan establecer una relación entre el estímulo y las respuestas neuronales asociadas presentes en el cerebro. En otras palabras, las redes neuronales se utilizan para la gestión de recursos naturales, el control de procesos, el control de vehículos, la toma de decisiones, mientras que el Aprendizaje Profundo se utiliza para el reconocimiento automático del habla, el reconocimiento de imágenes, etc.

Conclusión

En resumen, el Aprendizaje Profundo y la Red Neuronal se completan mutuamente y se desarrollarán en una maravilla tecnológica aún mayor que la actual.

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