Una introducción a las redes neuronales y el aprendizaje profundo: estructuras, tipos y limitaciones

Dado que está leyendo este artículo, lo más probable es que comprenda el aprendizaje automático básico, si no los aspectos técnicos, al menos los aspectos teóricos del aprendizaje automático.

El aprendizaje profundo es el siguiente paso lógico después del aprendizaje automático. En el aprendizaje automático tradicional, las máquinas se hicieron para aprender en función de la supervisión o el refuerzo. Sin embargo, el aprendizaje profundo tiene como objetivo replicar el proceso de aprendizaje humano y permite que los sistemas aprendan por sí mismos.

Esto es posible gracias a las redes neuronales. Piensa en las neuronas de tu cerebro y en cómo funcionan. Ahora imagine si se convirtieran en redes artificiales, eso es lo que son las Redes Neuronales Artificiales.

El aprendizaje profundo y las redes neuronales van a revolucionar el mundo que conocemos, y hay mucho que descubrir en lo que respecta a esta tecnología.

En este artículo introductorio, le daremos una breve comprensión del aprendizaje profundo junto con cómo funcionan las redes neuronales, cuáles son sus diferentes tipos y cuáles son algunas limitaciones de las redes neuronales.

Aprendizaje profundo: una breve descripción general

El aprendizaje profundo se puede considerar como un subcampo del aprendizaje automático. Sin embargo, a diferencia de cualquier algoritmo o sistema de aprendizaje automático tradicional, los sistemas de aprendizaje profundo utilizan múltiples capas para extraer características de alto orden de la entrada sin procesar con la que se alimentan. Cuanto mayor sea el número de capas, más "profunda" será la red y mejor será la extracción de características y el aprendizaje general.

El término aprendizaje profundo ha existido desde la década de 1950, pero los enfoques en ese entonces eran bastante impopulares. A medida que se realizan más investigaciones en esta área, el aprendizaje profundo continúa avanzando, y hoy en día contamos con métodos sofisticados de aprendizaje profundo impulsados ​​por redes neuronales.

Algunas de las aplicaciones más populares de las redes neuronales en el aprendizaje profundo incluyen la detección de rostros, la detección de objetos, el reconocimiento de imágenes, la detección y transcripción de texto a voz, y más. Pero solo estamos arañando la superficie: ¡todavía hay mucho por descubrir!

Entonces, antes de profundizar en la comprensión del aprendizaje profundo, primero debemos comenzar por comprender qué es una red neuronal artificial en IA.

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Red neuronal artificial

Las ANN están inspiradas en cómo funciona el cerebro humano real y forman la base del aprendizaje profundo. Estos sistemas toman datos, se entrenan para encontrar patrones en los datos y encuentran salidas para un nuevo conjunto de datos similares.

Eso es lo que impulsa el aprendizaje profundo: las redes neuronales aprenden por sí mismas y se fortalecen para encontrar patrones automáticamente, sin intervención humana. Como resultado, las redes neuronales pueden actuar como un sistema de clasificación y etiquetado de datos.

Comprendamos las RNA en profundidad entendiendo primero los perceptrones.

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perceptrón

Las ANN consisten en unidades más pequeñas, como las redes neuronales en nuestro cerebro consisten en unidades más pequeñas llamadas neuronas. Las unidades más pequeñas de ANN se llaman perceptrones. Esencialmente, el perceptrón contiene una o más capas de entrada, un sesgo, una función de activación y una salida final.

El perceptrón funciona recibiendo entradas, las multiplica por peso y las pasa a través de una función de activación para producir una salida. La adición de sesgo es importante para que no ocurra ningún problema incluso si todas las entradas son cero. Funciona con la siguiente fórmula:

Y = ∑ (peso * entrada) + sesgo

Entonces, lo primero que sucede son los cálculos dentro del perceptrón único. Aquí, la suma ponderada se calcula y se pasa a la función de activación. Nuevamente, puede haber diferentes tipos de funciones de activación como función trigonométrica, función de paso, función de activación, etc.

Estructura de una Red Neuronal Artificial

Para desarrollar una red neuronal, el primer paso es agrupar diferentes capas de perceptrones. De esa forma, obtenemos un modelo de perceptrón multicapa.

De estas múltiples capas, la primera capa es la capa de entrada. Esta capa recibe directamente las entradas. Mientras que la última capa se llama capa de salida y es responsable de crear las salidas deseadas.

Todas las capas entre las capas de entrada y salida se conocen como capas ocultas. Estas capas no se comunican directamente con las entradas de características o la salida final. Más bien, las neuronas de la capa oculta de una capa se conectan a la otra capa mediante diferentes canales.

La salida que se deriva de la función de activación es lo que decide si una neurona se activa o no. Una vez que se activa una neurona, puede transmitir datos a las siguientes capas utilizando los canales de comunicación. Por lo tanto, todos los puntos de datos se propagan por toda la red.

Finalmente, en la capa de salida, la neurona con el valor más alto determina la salida final disparando. El valor que reciben las neuronas después de toda la propagación es una probabilidad. Significa que la red estima la salida a través del valor de probabilidad más alto en función de la entrada que recibe.

Una vez que obtengamos el resultado final, podemos compararlo con una etiqueta conocida y hacer los ajustes de peso correspondientes. Este proceso se repite hasta que alcanzamos el máximo de iteraciones permitidas o la tasa de error aceptable.

Ahora, hablemos un poco sobre los diferentes tipos de redes neuronales disponibles.

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Diferentes tipos de redes neuronales

Hoy, veremos los dos tipos más populares de redes neuronales que se utilizan para el aprendizaje profundo, es decir, CNN y RNN.

CNN: redes neuronales convolucionales

En lugar de trabajar con matrices 2-D simples, las CNN funcionan con una disposición de neuronas en 3-D. La primera capa se llama capa convolucional. Cada neurona en esta capa convolucional es responsable de procesar solo una pequeña parte de la información de entrada. Como resultado de esto, la red comprende la imagen completa en partes pequeñas y las calcula varias veces para completar con éxito la imagen completa.

Por lo tanto, las CNN son extremadamente valiosas para el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y otras tareas similares. Otras aplicaciones en las que las CNN han tenido éxito incluyen reconocimiento de voz, tareas de visión por computadora y traducción automática.

RNN: redes neuronales recurrentes

Los RNN llegaron a ser el centro de atención alrededor de la década de 1980 y utilizan datos de series temporales o datos secuenciales para hacer predicciones. Por lo tanto, son útiles para soluciones temporales u ordinales como reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural, traducción y más.

Al igual que las CNN, las RNN también requieren datos de entrenamiento para aprender y luego hacer predicciones. Sin embargo, lo que diferencia a las RNN de las CNN es que las RNN pueden memorizar la salida de una capa y retroalimentarla a las neuronas de otras capas. Como resultado, se puede pensar en esto como una red de retroalimentación que sigue procesando la información, en lugar de simplemente enviar la información como ANN.

Limitaciones de trabajar con redes neuronales

La red neuronal es un área de investigación y modificaciones en curso. Por lo tanto, a menudo hay algunas deficiencias que se resuelven y rectifican para introducir modificaciones sofisticadas en la tecnología. Veamos algunas limitaciones de las redes neuronales:

Requiere muchos datos

Las redes neuronales trabajan con una gran cantidad de datos de entrenamiento para funcionar correctamente. Si no tiene grandes cantidades de datos, será difícil que la red se entrene a sí misma. Además, las redes neuronales tienen varios parámetros, como tasas de aprendizaje, cantidad de neuronas por capa, cantidad de capas ocultas, etc., que deben ajustarse adecuadamente para minimizar el error de predicción y maximizar la eficacia y la velocidad de la predicción. El objetivo es permitir que las redes neuronales repliquen las funciones del cerebro humano, para lo cual necesita una gran cantidad de datos.

Funciona principalmente como una caja negra.

Debido a que a menudo es difícil descubrir cómo funcionan y están organizadas las capas ocultas, las redes neuronales a menudo se ven como un entorno de caja negra. Por lo tanto, si se produce un error, encontrar la causa del error y solucionarlo se convierte en un gran desafío y lleva mucho tiempo. Sin olvidar, también se vuelve bastante caro. Esta es una de las principales razones por las que los bancos y las instituciones financieras aún no utilizan las redes neuronales para hacer predicciones.

El desarrollo suele llevar mucho tiempo.

Dado que las redes neuronales aprenden por sí mismas, todo el proceso suele llevar mucho tiempo, además de ser costoso, en comparación con los métodos tradicionales de aprendizaje automático. Las redes neuronales son además costosas desde el punto de vista computacional y financiero porque necesitan muchos datos de entrenamiento y poder de cómputo para que se produzca el aprendizaje.

En conclusión

Lo que es más es que este mundo está evolucionando rápidamente, con el pasar de cada semana. Si le apasiona obtener más información sobre el aprendizaje profundo y cómo se pueden hacer que funcionen las redes neuronales, le recomendamos que consulte nuestro Programa de certificado avanzado en aprendizaje automático y aprendizaje profundo que se ofrece en colaboración con IIIT-B. Este curso de 8 meses de duración le ofrece todo lo que necesita para impulsar su carrera, desde tutoría individual hasta apoyo de la industria y orientación de colocación. ¡Inscríbase hoy mismo!