La evolución de la tecnología ha llevado a la humanidad a alcanzar límites nunca antes vistos. Las áreas de trabajo de la medicina, la seguridad, el aprendizaje y la prestación de otro tipo de ayuda han alcanzado su punto máximo. Pero esto no termina aquí. La inteligencia artificial es la siguiente novedad en el mundo de la tecnología y la informática, pero para entenderla, es importante saber en qué consiste. Es esencial saber qué es machine learning y cómo se relaciona con las redes neuronales artificiales.
El campo de la IA (Acrónimo de Inteligencia Artificial), 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 el campo de las ciencias.
Es seguro mencionar 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 en la mayoría de los casos han empezado a implementarla. Tomemos el ejemplo de Google. Google utiliza Inteligencia Artificial en su motor de búsqueda para aprender de los usuarios. Si estás buscando algo en su barra de búsqueda, por ejemplo, un "Ordenador Portátil", y luego de obtener los resultados cliqueas en él, acabas de enseñar a la IA de Google que un "Ordenador Portátil" es lo que has presionado. ¿Me pregunto cómo funciona? Profundicemos más y averigüémoslo.
Comprensión del aprendizaje profundo IA
¿Qué es Deep Learning? y ¿Por qué es tan especial? Podría decirse, que es una técnica para que las computadoras (IA) aprendan como los humanos - por prueba y error. te estarás preguntando, ¿Esto lo he visto antes? Es muy probable que lo hayas visto. Es la tecnología detrás de aplicaciones tales como el control de voz sobre dispositivos móviles, tabletas o televisores. No hace mucho tiempo que nos han presentado los automóviles sin conductor, también producto del aprendizaje profundo. Con la ayuda del DL (Acrónimo en Inglés de Aprendizaje Profundo), la inteligencia artificial reconoce señales de alto, peatones y otros obstáculos que podrían causar un desastre.
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Para realizar tales acciones, una computadora que está usando técnicas de aprendizaje profundo solicita una gran cantidad de datos de entrenamiento (Este es el trabajo de las redes neuronales, hablaremos de esto más adelante). Tales logros tecnológicos como los automóviles sin conductor necesitan miles de imágenes y videos para reconocer cada situación. Las recientes mejoras en el Aprendizaje Profundo se han llevado al nivel en el que supera a los humanos en una cierta cantidad de tareas.
Contenidos
¿Cómo Funciona?
Como he mencionado con anterioridad, en el aprendizaje profundo los encargados de realizar tales tareas son las redes neuronales. La mayoría de las veces el aprendizaje profundo de la inteligencia artificial se conoce como una red neural profunda. La palabra "Profundo" en este término se refiere a las capas que están ocultas en la red neuronal.
Los modelos de aprendizaje profundo son entrenados obteniendo una cantidad suficiente de datos y arquitecturas de datos de redes neuronales que aprenden características directamente de ellos sin necesidad de trabajo manual. Las redes neuronales son sistemas que están conectados al igual que nuestras redes neuronales biológicas. Este tipo de sistemas se crean para adaptarse a las necesidades de la situación. Una vez que las redes neuronales identifican los resultados para un objeto determinado, la próxima vez los sistemas NN (Acrónimo en Inglés de Redes Neuronales) podrán identificar si es el mismo objeto o no. Las redes neuronales no reconocen los objetos de la misma manera que nosotros, sino que los reconocen a través de su propio conjunto único de características.
Redes Neuronales Artificiales
Uno de los tipos más comunes y populares utilizado en el aprendizaje profundo es conocido como redes neuronales convencionales o CNN para abreviar. Combina las características aprendidas con los datos de entrada y utiliza capas convolucionales 2D, lo que hace que esta arquitectura sea muy adecuada para procesar datos 2D. Por ejemplo, pueden ser imágenes u hojas de planos de coordenadas.
Las redes neuronales convencionales funcionan de tal manera que ya no es necesario extraer las características manualmente. Extrae características directamente de las imágenes. Las redes neuronales artificiales, realizan una extracción automatizada de características que hace que los modelos de aprendizaje profundo sean perfectos y precisos para tareas de visión artificial como la clasificación de objetos.
Las CNN's aprenden a detectar diferentes características usando números de capas ocultas. Cada número de la capa oculta aumenta la complejidad de las características de la imagen aprendida. Las CNN's aprenden diferentes características de cada capa.
Los ejemplos comunes
Según las fuentes, existen tres maneras más utilizadas en el aprendizaje profundo para realizar la clasificación de objetos:
- Aprendizaje de transferencia. El enfoque de aprendizaje se utiliza principalmente en aplicaciones de DL. Esto se hace teniendo una red existente y añadiendo nuevos datos a clases previamente desconocidas. De esta manera, podemos ahorrar mucho tiempo ya que reducimos la cantidad de procesamiento de imágenes. Además, nos permite categorizar sólo ciertos objetos en lugar de pasar por todos ellos hasta encontrar el correcto.
- Entrenando de la nada. Esto se utiliza principalmente para nuevas aplicaciones que van a tener un gran número de categorías de salida. Comienza reuniendo un gran número de conjuntos de datos etiquetados y diseñando 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 hasta semanas para entrenar.
- Extracción de características. No es tan popular como los métodos mencionados anteriormente, pero aún así se usa comúnmente. Este es un método que se utiliza para un enfoque más especializado del aprendizaje profundo. Utiliza la red como extractor de características. Dado que las capas de las redes neuronales convencionales tienen la tarea de aprender ciertas características de las imágenes, también es posible retirar estas características y convertirlas en una entrada para un modelo de machine learning.
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¿Qué otros tipos de redes neuronales existen?
Aunque la red neuronal convencional podría considerarse como la estándar que se ha expandido a través del espacio utilizando pesos compartidos, también existen algunos tipos diferentes.
Una red neuronal recurrente, en lugar de la convencional, se extiende a través del tiempo al tener bordes que alimentan el siguiente paso temporal en lugar de la siguiente capa en el mismo. Estas redes neuronales artificiales, se utiliza principalmente para reconocer secuencias, por ejemplo, una señal de voz o un texto.
Por otro lado, existen las redes neuronales recursivas. Este sistema NN no tiene ningún aspecto temporal en la secuencia de entrada, pero la entrada debe procesarse jerárquicamente.
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¡Redes neuronales en acción!
Puede resultar difícil tratar 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 NN, es posible aplicar el "Trading Algorítmico", que puede ser aplicado a mercados financieros, acciones, tasas 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 alternativa al ejemplo anterior, el sistema NN puede ser utilizado para pronosticar negocios, detectar cáncer a partir de imágenes y reconocer caras en imágenes de medios sociales.
¡Aprendizaje profundo en acción!
No sólo las redes neuronales tienen ejemplos de la vida real. El Aprendizaje Profundo también puede ser descrito como algunas de las siguientes creaciones:
- Asistentes virtuales.
- Chatbots o robots de servicio.
- Compras y entretenimiento personalizados.
- Coloración de imágenes (Utiliza algoritmos para recrear colores verdaderos en imágenes que son en blanco y negro)
- Easy to use with a learn-by-doing approach
- Offers quality content
- Gamified in-browser coding experience
- Free certificates of completion
- Focused on data science skills
- Flexible learning timetable
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- Paid certificates of completion
- A wide range of learning programs
- University-level courses
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¿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 funcionarían bien cuando se separan. Para poder comprender qué es el aprendizaje profundo y qué son las redes neuronales es esencial conocer el concepto principal.
Las redes neuronales transmiten datos en forma de valores de entrada y salida. Se utiliza para transferir datos utilizando conexiones. Mientras que el Aprendizaje Profundo está relacionado con la transformación y extracción de la característica que intenta establecer una relación entre el estímulo y las respuestas neurales asociadas en el cerebro. En otras palabras, las redes neuronales se utilizan para la gestión de recursos naturales, control de procesos, control de vehículos, toma de decisiones, mientras que el aprendizaje profundo se utiliza para el reconocimiento automático del habla, reconocimiento de imágenes, etc.
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Panorama general
En resumen, el Aprendizaje Profundo y las Redes Neuronales se completan mutuamente y se convertirán en una maravilla tecnológica aún mayor de lo que es actualmente. Dirígete a nuestra página de cursos y toma un curso sobre aplicaciones de machine learning. La inteligencia artificial es el siguiente paso en nuestra era, y mientras más experiencia obtenga, más beneficios proporcionará a la sociedad.
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