¿Qué es el aprendizaje profundo y la red neuronal?

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¿Qué es el aprendizaje profundo y la red neuronal?
¿Qué es el aprendizaje profundo y la red neuronal?
Anonim

Redes neuronales y Aprendizaje profundo son actualmente las dos palabras de moda que se utilizan hoy en día con la inteligencia artificial. Los desarrollos recientes en el mundo de la inteligencia artificial pueden atribuirse a estos dos, ya que han desempeñado un papel importante en la mejora de la inteligencia de la inteligencia artificial.

Mira a tu alrededor, y encontrarás más y más máquinas inteligentes alrededor. Gracias a las Redes neuronales y el Aprendizaje profundo, los trabajos y las capacidades que una vez se consideraron el fuerte de los humanos ahora están siendo realizados por las máquinas. Hoy en día, las máquinas ya no están hechas para comer algoritmos más complejos, sino que se alimentan para desarrollarse en sistemas autónomos de autoaprendizaje capaces de revolucionar muchas industrias a su alrededor.

Redes neuronales y Aprendizaje profundo han prestado un enorme éxito a los investigadores en tareas como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, la búsqueda de relaciones más profundas en conjuntos de datos. Ayudadas por 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? ¿Sabe que tanto las redes neutrales como el aprendizaje profundo están relacionados, de hecho, para entender el aprendizaje profundo, primero debe 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 a una computadora aprender de los datos de observación. Una red neuronal es similar a un cerebro humano, que funciona reconociendo los patrones. Los datos sensoriales se interpretan mediante una percepción de máquina, etiquetado o agrupamiento de entrada sin procesar. Los patrones reconocidos son numéricos, encerrados en vectores, en los cuales se traducen los datos tales como imágenes, sonido, texto, etc.

¡Piensa en la red neuronal! Piensa 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 los conocimientos adquiridos. 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 rápidamente cálculos tales como reconocimiento de patrones y percepción. Como resultado, estas redes funcionan muy bien en áreas como el habla, el audio y el reconocimiento de imágenes donde las entradas / señales son inherentemente no lineales.

En palabras sencillas, puede recordar la red neuronal como algo que es capaz de almacenar conocimiento como un cerebro humano y usarlo para hacer predicciones.

Estructura de las redes neuronales

(Crédito de la imagen: Mathworks)
(Crédito de la imagen: Mathworks)

Redes neuronales se compone de tres capas,

  1. Capa de entrada,
  2. Capa oculta, y
  3. Capa de salida.

Cada capa consta de uno o más nodos, como se muestra en el siguiente diagrama mediante pequeños círculos. Las líneas entre los nodos indican el flujo de información de un nodo al siguiente. La información fluye desde 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. Considerando que, los nodos de la capa oculta y de salida están activos. Así se 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 número de capas y cualquier número de nodos por capa. La mayoría de las aplicaciones utilizan la estructura de tres capas con un máximo de unos cientos de nodos de entrada

Ejemplo de red neuronal

Considere una red neuronal que reconozca objetos en una señal de sonar, y hay 5000 muestras de señales almacenadas en la PC. ¿El PC debe averiguar si estas muestras representan un submarino, una ballena, un iceberg, rocas marinas o nada en absoluto? Los métodos DSP convencionales abordarían este problema con las matemáticas y los algoritmos, como la correlación y el análisis del espectro de frecuencias.

Mientras que con una red neuronal, las 5000 muestras se enviarían a la capa de entrada, lo que provocaría que los valores salieran de la capa de salida. Al seleccionar los pesos adecuados, la salida se puede configurar para informar una amplia gama de información. Por ejemplo, podría haber salidas para: submarino (sí / no), roca marina (sí / no), ballena (sí / no), etc.

Con otros pesos, las salidas pueden clasificar los objetos como metálicos o no metálicos, biológicos o no biológicos, enemigos o aliados, etc. Sin algoritmos, sin reglas, sin 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.

Que 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 en ella.

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 de computadora 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 funcionalidades cada vez más ricas.

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 al número 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 con una gran cantidad de datos, que puede utilizar 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 la necesidad de extracción manual de características.

Ejemplos de Aprendizaje Profundo

El aprendizaje profundo se está utilizando actualmente en casi todas las industrias, desde Automóvil, Aeroespacial y Automatización a la Médica. Estos son algunos de los ejemplos.

  • Google, Netflix y Amazon: Google lo usa en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen. Netflix y Amazon también usan el aprendizaje profundo para decidir qué quieres ver o comprar a continuación.
  • Conducir sin conductor: los investigadores están utilizando redes de aprendizaje profundo para detectar automáticamente objetos como señales de alto y semáforos. El aprendizaje profundo también se usa para detectar peatones, lo que ayuda a disminuir los accidentes.
  • Aeroespacial y defensa: el aprendizaje profundo se utiliza para identificar objetos de satélites que ubican áreas de interés e identificar zonas seguras o inseguras para las tropas.
  • Gracias a Deep Learning, Facebook encuentra y etiqueta automáticamente a tus amigos en tus fotos. Skype puede traducir las comunicaciones habladas en tiempo real y con bastante precisión también.
  • Investigación médica: los investigadores médicos están utilizando un aprendizaje profundo para detectar automáticamente las células cancerosas
  • Automatización industrial: el aprendizaje profundo está ayudando a mejorar la seguridad de los trabajadores alrededor de maquinaria pesada al detectar automáticamente cuando las personas u objetos se encuentran a una distancia peligrosa de las máquinas.
  • Electrónica: el aprendizaje profundo se utiliza en la audición y la traducción de voz automatizadas.

Conclusión

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

Al superar los enfoques tradicionales de aprendizaje automático, demostró que las redes neuronales profundas pueden ser entrenadas y probadas no solo por pocos investigadores, sino que tiene el alcance que deben adoptar las empresas multinacionales de tecnología para ofrecer mejores innovaciones en un futuro cercano.

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

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