Qué es Deep Learning y Neural Network

Las redes neuronales y Deep Learning son actualmente las dos palabras de moda que se utilizan actualmente con Inteligencia Artificial. Los recientes desarrollos en el mundo de la inteligencia artificial se pueden atribuir a estos dos ya que han desempeñado un papel importante en la mejora de la inteligencia de la IA.

Mire a su alrededor, y encontrará cada vez más máquinas inteligentes. Gracias a Neural Networks y Deep Learning, los trabajos y las capacidades que antes se consideraban el fuerte de los humanos ahora los realizan máquinas. Hoy en día, a las máquinas ya no se les obliga a comer algoritmos más complejos, sino que se alimentan para convertirse en sistemas autónomos y autodidactas capaces de revolucionar muchas industrias.

Redes neuronales y Profundas El aprendizaje ha proporcionado un enorme éxito a los investigadores en tareas tales como reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, búsqueda de relaciones más profundas en un conjunto de datos. Con la ayuda de la disponibilidad de cantidades masivas de datos y potencia computacional, las máquinas pueden reconocer objetos, traducir el habla, capacitarse para identificar patrones complejos, aprender a diseñar estrategias y hacer planes de contingencia en tiempo real.

Entonces, ¿cómo funciona esto exactamente? ¿trabajo? ¿Sabes que tanto las Redes Neutrales como el aprendizaje profundo se relacionan, de hecho, para comprender el aprendizaje profundo, primero debes comprender las redes neuronales? Sigue leyendo para saber más.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es básicamente un patrón de programación o un conjunto de algoritmos que permite que una computadora aprenda de los datos de observación. Una red neuronal es similar a un cerebro humano, que funciona al reconocer los patrones. Los datos sensoriales se interpretan utilizando una entrada en bruto de percepción, etiquetado o agrupamiento de la máquina. Los patrones reconocidos son numéricos, encerrados en vectores, en los que se traducen datos tales como imágenes, sonido, texto, etc.

¡Piensa en la red neuronal! Piense cómo funciona un cerebro humano

Como se mencionó anteriormente, una red neuronal funciona como un cerebro humano; adquiere todo el conocimiento a través de un proceso de aprendizaje. Después de eso, los pesos sinápticos almacenan el conocimiento adquirido. Durante el proceso de aprendizaje, los pesos sinápticos de la red se reforman para lograr el objetivo deseado. Al igual que el cerebro humano, las Redes Neuronales funcionan como sistemas de procesamiento de información paralelos no lineales que realizan cálculos rápidos como reconocimiento de patrones y percepción. Como resultado, estas redes funcionan muy bien en áreas como reconocimiento de voz, audio e imágenes donde las entradas / señales son intrínsecamente no lineales.

En palabras simples, puede recordar la Red Neural como algo que es capaz de almacenar conocimiento como un ser humano cerebro y utilícelo para hacer predicciones.

Estructura de redes neuronales

(Crédito de la imagen: Mathworks)

Redes neuronales consta de tres capas, Capa de entrada,

1. Capa oculta, y
2. Capa de salida.
3. Cada capa consta de uno o más nodos, como se muestra en el siguiente diagrama mediante círculos pequeños. Las líneas entre los nodos indican el flujo de información de un nodo al siguiente. La información fluye de la entrada a la salida, es decir, de izquierda a derecha (en algunos casos puede ser de derecha a izquierda o en ambos sentidos).

Los nodos de la capa de entrada son pasivos, lo que significa que no modifican los datos. Reciben un solo valor en su entrada y duplican el valor en sus múltiples salidas. Mientras que, los nodos de la capa oculta y de salida están activos. Por lo tanto, pueden modificar los datos.

En una estructura interconectada, cada valor de la capa de entrada se duplica y se envía a todos los nodos ocultos. Los valores que ingresan a un nodo oculto se multiplican por pesos, un conjunto de números predeterminados almacenados en el programa. Las entradas ponderadas se agregan para producir un solo número. Las redes neuronales pueden tener cualquier cantidad de capas y cualquier cantidad de nodos por capa. La mayoría de las aplicaciones utilizan la estructura de tres capas con un máximo de unos pocos cientos de nodos de entrada

Ejemplo de red neuronal

Considere una red neuronal que reconozca objetos en una señal de sonda, y hay 5000 muestras de señal almacenadas en la PC. La PC tiene que descubrir si estas muestras representan un submarino, una ballena, un iceberg, rocas marinas o nada en absoluto. Los métodos DSP convencionales abordarían este problema con matemáticas y algoritmos, como la correlación y el análisis de espectro de frecuencia.

Mientras que con una red neuronal, las 5000 muestras se alimentarían a la capa de entrada, dando como resultado valores que saltan de la capa de salida. Al seleccionar los pesos adecuados, la salida se puede configurar para informar una amplia gama de información. Por ejemplo, puede haber salidas para: submarino (sí / no), roca de mar (sí / no), ballena (sí / no), etc.

Con otras ponderaciones, las salidas pueden clasificar los objetos como metálicos o no -metales, biológicos o no biológicos, enemigos o aliados, etc. No hay algoritmos, ni reglas, ni procedimientos; solo una relación entre la entrada y la salida dictada por los valores de los pesos seleccionados.

Ahora, entendamos el concepto de aprendizaje profundo.

¿Qué es un aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es básicamente un subconjunto de redes neuronales; quizás puedas decir una red neuronal compleja con muchas capas ocultas.

Técnicamente hablando, el aprendizaje profundo también se puede definir como un poderoso conjunto de técnicas para aprender en redes neuronales. Se refiere a redes neuronales artificiales (ANN) que se componen de muchas capas, conjuntos de datos masivos, hardware informático potente para hacer posible un modelo de entrenamiento complicado. Contiene la clase de métodos y técnicas que emplean redes neuronales artificiales con múltiples capas de funcionalidad cada vez más rica.

Estructura de la red de aprendizaje profundo

Las redes de aprendizaje profundo utilizan principalmente arquitecturas de redes neuronales y, por lo tanto, a menudo se las denomina redes neuronales profundas. El uso del trabajo "profundo" se refiere a la cantidad de capas ocultas en la red neuronal. Una red neuronal convencional contiene tres capas ocultas, mientras que las redes profundas pueden tener hasta 120-150.

El aprendizaje profundo implica alimentar a un sistema informático una gran cantidad de datos, que puede usar para tomar decisiones sobre otros datos. Esta información se alimenta a través de redes neuronales, como es el caso del aprendizaje automático. Las redes de aprendizaje profundo pueden aprender características directamente de los datos sin necesidad de extracción manual de características.

Ejemplos de Deep Learning

El aprendizaje profundo se está utilizando actualmente en casi todas las industrias, desde Automóviles, Aeroespacial y Automatización hasta Médicos. Estos son algunos de los ejemplos.

Google, Netflix y Amazon: Google lo usa en sus algoritmos de reconocimiento de voz y de imagen. Netflix y Amazon también utilizan el aprendizaje profundo para decidir lo que quiere ver o comprar el próximo

• Conducir sin un conductor: los investigadores están utilizando redes de aprendizaje profundo para detectar automáticamente objetos como las señales de alto y los semáforos. El aprendizaje profundo también se usa para detectar peatones, lo que ayuda a disminuir los accidentes.
• Aeroespacial y defensa: el aprendizaje profundo se usa para identificar objetos de satélites que localizan áreas de interés e identificar zonas seguras o inseguras para las tropas.
• Deep Learning, Facebook busca y etiqueta automáticamente amigos en sus fotos. Skype puede traducir las comunicaciones habladas en tiempo real y con bastante precisión también.
• Investigación médica: los investigadores médicos utilizan el aprendizaje profundo para detectar automáticamente las células cancerosas
• Automatización industrial: el aprendizaje profundo ayuda a mejorar la seguridad de los trabajadores automáticamente. detectando cuando las personas u objetos se encuentran a una distancia insegura de las máquinas.
• Electrónica: el aprendizaje profundo se utiliza en la audición y la traducción del habla.
• Conclusión

El concepto de Redes neuronales no es nuevo y los investigadores se han reunido con un éxito moderado en la última década más o menos. Pero el verdadero cambio de juego ha sido la evolución de las redes neuronales profundas.

Al superar los enfoques tradicionales de aprendizaje automático, se ha demostrado que las redes neuronales profundas pueden ser entrenadas y probadas no solo por pocos investigadores, sino que tiene el alcance de ser adoptado por las empresas multinacionales de tecnología para incorporar mejores innovaciones en el futuro cercano.

Gracias a Deep Learning y Neural Network, ¡AI no solo está haciendo las tareas, sino que ha comenzado a pensar!