Guía para principiantes de redes neuronales convolucionales (CNN): explicación paso a paso

Deep Learning ha facilitado múltiples enfoques para la visión artificial, la computación cognitiva y el procesamiento refinado de datos visuales. Uno de esos casos es el uso de CNN o redes neuronales convolucionales para la clasificación de objetos o imágenes. Los algoritmos de CNN brindan una gran ventaja en la clasificación visual al permitir que las máquinas perciban el mundo que las rodea (en forma de píxeles) como lo hacen los humanos.

CNN es fundamentalmente un algoritmo de reconocimiento que permite que las máquinas se entrenen lo suficiente para procesar, clasificar o identificar una multitud de parámetros a partir de datos visuales a través de capas. Esto promueve la identificación avanzada de objetos y la clasificación de imágenes al permitir que las máquinas o el software identifiquen con precisión los objetos requeridos a partir de los datos de entrada.

Los sistemas basados ​​en CNN aprenden de los datos de entrenamiento basados ​​en imágenes y pueden clasificar futuras imágenes de entrada o datos visuales sobre la base de su modelo de entrenamiento. Siempre que el conjunto de datos que se utiliza para el entrenamiento contenga una variedad de pistas visuales útiles (datos espaciales), el clasificador de imágenes u objetos será muy preciso.

CNN es uno de los enfoques de aprendizaje profundo más populares que se utilizan hoy en día en implementaciones populares como el sistema de clasificación de imágenes de Google Lens o en vehículos autónomos como Teslas. Esto se debe especialmente al reconocimiento de patrones confiable que es posible con la ayuda de CNN, además de la detección de objetos.

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Aplicaciones de CNN

El uso de sistemas basados ​​en CNN se puede ver en sistemas de seguridad, sistemas de defensa, diagnósticos médicos, análisis de imágenes, clasificación de medios y otro software de reconocimiento. Por ejemplo, CNN se puede usar con RNN (red neuronal recurrente) para crear software de reconocimiento de video o reconocedores de acción.

Esta es una aplicación más avanzada de clasificación de video que puede permitir que los sistemas identifiquen objetos en tiempo real a partir de videos mediante el análisis de la información espacial disponible en los fotogramas que forman secuencialmente el video.

La secuencia de estos cuadros también contiene información temporal que ayuda a modelar los datos a través del procesamiento espacial y temporal, lo que permite el uso de una arquitectura híbrida que consta de convoluciones y capas recurrentes. Los automóviles Tesla y los vehículos Waymo utilizan CNN para reconocer y clasificar diferentes aspectos de las carreteras y los objetos o vehículos entrantes con la ayuda de datos capturados por cámaras en tiempo real.

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Las redes neuronales potencian los sistemas de vehículos con detección de líneas, segmentación del entorno, navegación y conducción automatizada. Estas capacidades permiten a los coches autónomos tomar decisiones complejas basadas en patrones de clasificación, como evitar objetos, cambiar de carril, acelerar, reducir la velocidad o detenerse por completo al frenar si es necesario.

Sin embargo, estas son implementaciones más avanzadas de CNN que requieren hardware y sensores como GPS, RADAR, LiDAR, así como cantidades masivas de datos de entrenamiento y entornos de procesamiento de alto rendimiento. Estos ayudan a que los modelos de aprendizaje profundo se conviertan en sistemas de toma de decisiones que procesan los datos entrantes de los sensores en tiempo real y toman las medidas pertinentes.

Utilizando los datos de los sensores, la visión de la cámara también proporciona una percepción 3D del entorno (reconstrucción visual, análisis de profundidad, etc.) y puede analizar la distancia con precisión (a través de láseres). Así, el modelo puede predecir la posición futura de vehículos u objetos, decidiendo finalmente el mejor curso de acción.

Los modelos de CNN se basan en la clasificación, segmentación, localización y luego construyen predicciones. Esto permite que estos autos reaccionen casi como lo harían los cerebros humanos en cualquier situación dada o, a veces, incluso de manera más efectiva que los conductores humanos.

CNN realmente está cerrando la brecha entre las máquinas y los humanos, especialmente cuando se trata de visión por computadora y detección de objetivos. Sin embargo, para comprender las CNN, primero debemos aprender sobre redes neuronales y comenzar a usar algoritmos de CNN para datos visuales bidimensionales.

¿Qué es una red neuronal en Deep Learning?

El Aprendizaje Profundo es una de las ramas más importantes del Aprendizaje Automático y utiliza ANN o Redes Neuronales Artificiales (ANN) para implementarse como una metodología de Aprendizaje Automático supervisado, no supervisado o semisupervisado. Estos tipos de modelos de Machine Learning se basan en múltiples capas de procesamiento para trabajar en características de nivel superior en los datos.

Las capas son fundamentalmente múltiples nodos o bloques que se apilan como unidades computacionales. Estas capas emulan efectivamente las neuronas humanas y funcionan de la misma manera que el cerebro humano. Al construir capas progresivamente, un modelo puede volverse mucho más avanzado que la capa de entrada inicial que contenía solo datos preprocesados.

Los algoritmos de redes neuronales extraen la salida que puede alimentar los cálculos a las capas futuras hasta que se alcanza la capa de salida final. Esto forma una red donde todos los nodos de cada capa sucesiva están conectados a un solo nodo de la capa anterior. Siempre que los modelos utilizan más de dos capas, se clasifican como redes neuronales profundas (DNN). Estas redes no forman un ciclo y permiten múltiples capas de percepción, por lo que también introducen varias dimensiones en las predicciones y el procesamiento de datos.

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Aquí hay algunos marcos comunes utilizados para el aprendizaje profundo:

• TensorFlow
• Keras
• Apache MXNet

¿Qué es una red neuronal convolucional?

Las redes neuronales convolucionales son un tipo de ANN que se utilizan principalmente para trabajar con datos de píxeles para procesar imágenes o para el reconocimiento de imágenes. Las CNN se utilizan en Deep Learning para tareas generativas y descriptivas que utilizan visión artificial y sistemas basados ​​en recomendaciones.

CNN es una ANN más eficiente similar a las DNN, pero aún reduce las complejidades de una red neuronal Feedforward. Esto se debe a que CNN generalmente se basa en dos capas, la capa del mapa de características y la capa de extracción de características. La entrada de cada nodo extrae la característica local del campo receptivo local de la capa anterior.

La relación posicional entre las características locales y otras se traza o mapea una vez que se completa la extracción. Para que la resolución final sea más precisa, las capas de convolución van seguidas de capas informáticas que calculan los promedios locales y la extracción secundaria de características. Aunque las CNN trabajan principalmente con dos capas, las predicciones son extremadamente precisas debido a la incorporación de la extracción de múltiples características y la distorsión de invariancia.

Los nodos en el mismo plano del mapa de características pueden aprender simultáneamente debido a que tienen pesos compartidos. Esto reduce las complejidades en la red y permite la entrada de imágenes de entrada multidimensionales. A diferencia de otras redes neuronales, las CNN no requieren que las imágenes se transformen en imágenes de menor resolución, ya que los requisitos de procesamiento son bajos.

Este modelo es similar a las percepciones multicapa, excepto que las CNN no son propensas al sobreajuste de datos, lo que las hace menos complejas. Esto se hace mediante la regularización del enfoque de perceptrón multicapa mediante la penalización de parámetros o el recorte de conexiones omitidas.

Las CNN usan el patrón jerárquico en los datos para ensamblar patrones por su nivel de complejidad. Las redes neuronales convolucionales apenas requieren procesamiento previo en comparación con otros algoritmos de clasificación, especialmente para imágenes y video. Usando NLP, incluso se pueden usar CNN para aplicaciones más avanzadas en robótica, diagnóstico médico y automatización. Las CNN funcionan muy bien con la mayoría de las técnicas de aprendizaje automático no supervisadas y siguen optimizando de forma independiente los filtros del modelo a través de metodologías de aprendizaje automatizado.

Aquí hay algunas arquitecturas disponibles de CNN

• GoogleLeNet
• AlexNet
• LeNet
• ZFNet
• ResNet
• VGGNet

Aquí hay un ejemplo de una implementación de CNN

Supongamos que tenemos que clasificar pájaros, gatos, perros, automóviles y humanos a partir de un conjunto aleatorio de imágenes. Para comenzar, primero debemos encontrar un conjunto de datos de entrenamiento que pueda usarse como punto de referencia para cálculos futuros. Un ejemplo de un buen conjunto de datos de entrenamiento sería un conjunto de datos de 50 000 imágenes de 64 × 64 píxeles de pájaros, gatos, perros, automóviles y humanos.

Cada uno de estos objetivos se convertirá en etiquetas de clase con valores enteros asociados. Las etiquetas de clase serán 'pájaros', 'gatos', 'perros', 'automóviles' y 'humanos', con valores de 0, 1, 2, 3 y 4. Una vez que se entrena el modelo CNN con este conjunto de datos y los puntos de referencia , podrá identificar señales visuales a partir de datos de entrada aleatorios y luego clasificarlos según sus etiquetas. El modelo final puede identificar con precisión los cinco tipos diferentes de objetos (etiquetas) a partir de un conjunto aleatorio de imágenes que presentan estos objetos.

Estos son los pasos necesarios para construir un modelo CNN

• Cargando el conjunto de datos.
• Preparación de los datos de píxeles.
• Definición del modelo.
• Evaluación del modelo.
• Presentación de los resultados.
• Muestreo Completo.
• Desarrolle un modelo de referencia.
• Implementar técnicas de regularización para mejorar el modelo.
• Aumento de datos.
• Finalización del modelo y posterior evaluación.

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