¿Qué es el aprendizaje profundo y la red neuronal?

Las redes neuronales(Neural Networks) y el aprendizaje profundo(Deep Learning) son actualmente las dos palabras de moda que se utilizan hoy en día con la inteligencia artificial(Artificial Intelligence) . Los desarrollos recientes en el mundo de la inteligencia artificial se pueden atribuir a estos dos, ya que han jugado un papel importante en la mejora de la inteligencia de la IA.

Mire a su alrededor y encontrará más y más máquinas inteligentes. Gracias a las redes neuronales(Neural Networks) y el aprendizaje profundo(Deep Learning) , los trabajos y las capacidades que alguna vez se consideraron el fuerte de los humanos ahora están siendo realizados por máquinas. Hoy en día, las máquinas ya no están hechas para comer algoritmos más complejos, sino que se alimentan para convertirse en un sistema autónomo de autoaprendizaje capaz de revolucionar muchas industrias.

Las redes neuronales(Neural Networks) y el aprendizaje profundo(Deep Learning ) han brindado un enorme éxito a los investigadores en tareas como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y la búsqueda de relaciones más profundas en conjuntos de datos. Con la ayuda de la disponibilidad de cantidades masivas de datos y poder computacional, las máquinas pueden reconocer objetos, traducir discursos, entrenarse para identificar patrones complejos, aprender a diseñar estrategias y hacer planes de contingencia en tiempo real.

Entonces, ¿cómo funciona esto exactamente? ¿Sabes que tanto las Redes (Networks)Neutrales(Neutral) como el Aprendizaje Profundo están(Deep-Learning) relacionados, de hecho, para entender el Aprendizaje Profundo(Deep) , primero debes entender acerca de las Redes Neuronales(Neural Networks) ? Sigue leyendo para saber más.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal(Neural) 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(Neural) es similar a un cerebro humano, que funciona reconociendo los patrones. Los datos sensoriales se interpretan utilizando una entrada sin procesar de percepción, etiquetado o agrupación de máquinas. Los patrones reconocidos son numéricos, encerrados en vectores, en los que se traducen los datos tales como imágenes, sonido, texto, etc.

Think Neural Network! Think how a human brain function

Como se mencionó anteriormente, una red neuronal funciona como un cerebro humano; adquiere todos los conocimientos 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(Neural Networks) funcionan como sistemas de procesamiento de información paralelos no lineales que realizan rápidamente cálculos como el reconocimiento de patrones y la percepción. Como resultado, estas redes funcionan muy bien en áreas como el reconocimiento de voz, audio e imagen, donde las entradas/señales son inherentemente no lineales.

En palabras simples, puede recordar Neural Network como algo que es capaz de almacenar conocimiento como un cerebro humano y usarlo para hacer predicciones.(In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.)

Estructura de las Redes Neuronales

Aprendizaje profundo y red neuronal

(Crédito de la imagen: Trabajos matemáticos)

Las redes(Networks) neuronales se componen 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 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, es decir, no modifican los datos. Reciben un solo valor en su entrada y duplican el valor en sus múltiples salidas. Mientras que(Whereas) los nodos de la capa oculta y de salida están activos. Así que 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. Luego, las entradas ponderadas se suman 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 pocos cientos de nodos de entrada

Ejemplo de red neuronal(Example of Neural Network)

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

Mientras que con una red neuronal, las 5000 muestras se enviarían a la capa de entrada, lo que daría como resultado 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, puede haber resultados 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; sólo una relación entre la entrada y la salida dictada por los valores de los pesos seleccionados.

Ahora, comprendamos el concepto de Deep Learning.(Now, let’s understand the concept of Deep Learning.)

¿Qué es un aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es básicamente un subconjunto de las redes neuronales(Neural Networks) ; tal vez pueda decir una red neuronal(Neural Network) compleja con muchas capas ocultas.

Técnicamente hablando, el aprendizaje profundo(Deep) 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(Structure of Deep learning network)

Las redes de aprendizaje profundo(Deep) utilizan principalmente arquitecturas de redes neuronales y, por lo tanto, a menudo se las denomina redes neuronales profundas. El uso de 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.

Deep Learning implica alimentar un sistema informático con una gran cantidad de datos, que puede utilizar para tomar decisiones sobre otros datos. Estos datos se alimentan a través de redes neuronales, como es el caso del aprendizaje automático. Las redes de aprendizaje profundo(Deep) pueden aprender características directamente de los datos sin necesidad de una extracción manual de características.

Ejemplos de aprendizaje profundo(Examples of Deep Learning)

El aprendizaje profundo se utiliza actualmente en casi todas las industrias, desde la automotriz(Automobile) , la aeroespacial(Aerospace) y la automatización(Automation) hasta la médica(Medical) . Estos son algunos de los ejemplos.

  • Google , Netflix y Amazon : Google lo utiliza en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen. Netflix y Amazon también utilizan 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(Deep) también se utiliza 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 identifican zonas seguras o inseguras para las tropas.
  • Gracias a Deep Learning , Facebook encuentra y etiqueta automáticamente a amigos en tus fotos. Skype puede traducir comunicaciones habladas en tiempo real y con bastante precisión también.
  • Investigación médica: los investigadores médicos están utilizando el aprendizaje profundo para detectar automáticamente las células cancerosas
  • Automatización industrial(Industrial Automation) : el aprendizaje profundo está ayudando a mejorar la seguridad de los trabajadores alrededor de la maquinaria pesada al detectar automáticamente cuándo hay personas u objetos a una distancia insegura de las máquinas.
  • Electrónica: el aprendizaje profundo se está utilizando en la traducción automatizada de la audición y el habla.(Deep)

Lea(Read) : ¿Qué es el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo(Machine Learning and Deep Learning) ?

Conclusión(Conclusion)

El concepto de redes neuronales(Neural Networks) no es nuevo, y los investigadores han tenido 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 .(Deep)

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

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!