Redes neuronales para ingenieros de aprendizaje automático: los 5 tipos principales que debe conocer
Publicado: 2021-01-29Cuando la codificación manual se vuelve demasiado compleja y poco práctica para que los humanos la manejen directamente, se requieren algoritmos de aprendizaje automático. Se alimenta una gran cantidad de datos a un algoritmo de aprendizaje automático y los programadores establecen el resultado deseado. El algoritmo trabaja con los datos y busca el mejor modelo para lograr el resultado deseado establecido.
Considere un ejemplo de una situación tan compleja. Reconocimiento de un objeto tridimensional de la vida real. Ahora, escribir un programa de este tipo no es pan comido para los programadores porque no sabemos cómo se realiza el proceso en nuestro cerebro. E incluso si somos capaces de descifrar cómo un cerebro humano realmente hace el proceso, podría no ser lo suficientemente factible para que un humano lo programe debido a su gran complejidad.
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El enfoque de aprendizaje automático consiste en recopilar grandes cantidades de ejemplos que tienen una salida particular para una entrada dada. El algoritmo de aprendizaje automático utiliza ejemplos para producir un programa para realizar un trabajo complejo. Usar el aprendizaje automático es más económico que contratar a muchos programadores humanos para trabajar en un código complejo.
Aquí hay una lista de los 5 tipos principales de redes neuronales con las que los entusiastas del aprendizaje automático deben estar familiarizados:
Tabla de contenido
Los 5 tipos principales de redes neuronales
1. Red neuronal de avance
En Feedforward Neural Network, todos los nodos están completamente conectados y los datos pasan a través de diferentes notas de entrada hasta que llegan al nodo de salida. Los datos se mueven en una sola dirección desde el primer nivel hasta el nodo de salida. Aquí se calcula la suma de productos de entradas y pesos y luego se alimenta a la salida.
En esta red neuronal, las capas ocultas no tienen contacto con el mundo exterior y por eso se denominan capas ocultas. Feedforward Neural Network está diseñado para manejar datos que tienen mucho ruido.
Además, las redes neuronales Feedforward son los tipos más simples de redes neuronales artificiales. Y para minimizar los errores en la predicción, se utiliza un algoritmo de retropropagación para actualizar los valores de los pesos. Pocas aplicaciones de Feedforward Neural Network incluyen reconocimiento de patrones, reconocimiento de voz por visión artificial, reconocimiento de objetivos de sonda, reconocimiento de rostros y compresión de datos.
2. Red neuronal de función de base radial
Las redes neuronales de función de base radial tienen una tasa de aprendizaje rápida y una aproximación universal. Suelen utilizarse para problemas de aproximación de funciones. Tienen dos capas y se utilizan para considerar la distancia de cualquier punto con respecto al centro. En las capas internas, las características se unen con la función de base radial y la salida de esta primera capa se considera para el cálculo de la salida en la siguiente capa.
Las redes neuronales de función de base radial se han implementado en gran medida en los sistemas de restauración de energía para restaurar la energía en el menor tiempo posible. Otros casos de uso de la red neuronal de función de base radial son la predicción de series temporales, la clasificación y el control del sistema.
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3. Red neuronal convolucional
Las redes neuronales convolucionales se utilizan en gran medida en el análisis de imágenes. Son muy precisos y siguen un modelo jerárquico que funciona para construir una red similar a un embudo que finalmente genera una capa completamente conectada donde todas las neuronas están conectadas y se procesa la salida.
En la capa convolucional, antes de que el resultado pase a la siguiente capa, la capa convolucional usa una operación convolucional en la entrada debido a que la red puede ser mucho más profunda y con menos parámetros.
Como resultado, las redes neuronales convolucionales son muy poderosas para el reconocimiento visual, los sistemas de recomendación y el procesamiento del lenguaje natural. Una red neuronal convolucional es comparable al patrón de conexión entre las neuronas del cerebro humano.
Las redes neuronales convolucionales también se pueden usar para identificar la paráfrasis y también son aplicables para la clasificación de imágenes, la detección de anomalías y el procesamiento de señales. También se pueden utilizar en el análisis y reconocimiento de imágenes en el sector agrícola, donde los datos meteorológicos se extraen de los satélites para realizar predicciones.
4. Red neuronal recurrente
Las redes neuronales recurrentes son una variación de Feedforward Neural Network. En una red neuronal recurrente, la salida de una capa en particular se retroalimenta a la entrada. Este proceso ayuda a predecir el resultado de la capa. La primera capa formada es similar a la red Feedforward y en las sucesivas capas se produce el proceso de red neuronal Recurrente.
En cada paso, cada nodo recuerda alguna información obtenida del paso de tiempo anterior. Brevemente, cada nodo actúa como una celda de memoria y recuerda alguna información obtenida del paso anterior mientras computa y realiza operaciones.
De esta forma, si una predicción es incorrecta, el sistema aprende por sí mismo y trabaja para lograr la predicción correcta durante el proceso de retropropagación. La red neuronal recurrente es muy útil para el reconocimiento de texto a voz.
Un inconveniente de esta red neuronal es su baja velocidad de cálculo y no puede recordar información durante mucho tiempo. Otros casos de uso de las redes neuronales recurrentes son la traducción automática, el control de robots, la predicción de series temporales, la detección de anomalías de series temporales, la composición musical y el aprendizaje de ritmos.
5. Red neuronal modular
Una red neuronal modular consta de una serie de redes neuronales independientes que son moderadas por un intermediario. Las redes neuronales independientes operan de forma independiente y ejecutan subtareas. Las diferentes redes neuronales no interactúan entre sí durante el proceso de cálculo. Y debido a esto, los grandes procesos computacionales complejos se realizan comparativamente más rápido, ya que se dividen en tareas independientes.
El tiempo de cálculo de cualquier red neuronal depende del número de nodos y de las conexiones entre los nodos, y en las redes neuronales modulares, las redes independientes funcionan de forma independiente. La velocidad de cálculo es el resultado de redes neuronales no conectadas entre sí. El entrenamiento de una red neuronal modular es extremadamente rápido, ya que cada módulo se puede entrenar de forma independiente y con mayor precisión para dominar su tarea.
La mejor parte de las redes neuronales es que están diseñadas para funcionar de manera similar a como funcionan las neuronas del cerebro humano. Y debido a esto, son capaces de aprender y mejorar cada vez más con el aumento de los datos y el uso.
Además, los algoritmos habituales de aprendizaje automático tienden a estancar sus capacidades después de un punto; sin embargo, las redes neuronales tienen la capacidad de mejorar con un mayor uso y datos. Y esta es la razón por la que se cree que las redes neuronales serán la base fundamental sobre la que se construirá la tecnología de inteligencia artificial de próxima generación.
Esto significa que habrá un rápido aumento en las oportunidades de trabajo para este dominio. Los estudiantes o profesionales que deseen crear una carrera en esta industria pueden inscribirse en los cursos certificados de aprendizaje automático upGrad. Los estudiantes de upGrad se preparan para el futuro con tutoría personalizada 1:1 por parte de expertos de la industria.
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Lea también: Explicación de los principales modelos de aprendizaje automático
Conclusión
La tecnología moderna de aprendizaje automático funciona en modelos computacionales que se conocen como redes neuronales artificiales. Varios tipos de redes neuronales siguen principios similares a los del sistema nervioso en el cuerpo humano. Las redes neuronales consisten en una gran cantidad de procesos que se organizan en niveles y operan juntos. En el primer nivel, la red neuronal recibe información sin procesar que es similar a cómo nuestros nervios reciben información.
La salida del primer nivel se pasa a niveles sucesivos para procesar la salida final. Todos los tipos de redes neuronales son altamente adaptables a casos particulares y aprenden muy rápido. Las aplicaciones de las redes neuronales van desde el reconocimiento visual hasta la realización de predicciones. Teniendo en cuenta el potencial de la tecnología y la creciente demanda, también se prevé que las oportunidades laborales aumenten rápidamente en un futuro próximo.
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