Deep Learning: qué es, tipos y ejemplos
Prepárate para embarcarte en un viaje de descubrimiento y aprendizaje con la Universitat Carlemany y su Bachelor en Data Science, con el que aprenderás a gestionar y procesar una gran cantidad de información.
¿Qué es el Deep Learning?
En este apartado daremos nuestro concepto aproximado sobre lo que es el Deep Learning (o aprendizaje profundo en español). Esta es una vertiente de la compleja y creciente inteligencia artificial (IA) y del Machine Learning, que se basa en algoritmos cuyo propósito es el de imitar el funcionamiento del cerebro humano, asumiendo este funcionamiento por medio de la experiencia.
A diferencia del aprendizaje automático tradicional que se basa en algoritmos y reglas predefinidas, el Deep Learning busca extraer automáticamente características y patrones complejos de una masiva cantidad de datos, permitiendo a las máquinas tomar decisiones que antes debían hacerlo los humanos, así como realizar tareas sofisticadas sin una programación explícita.
¿De dónde se obtienen estos datos? De diversas aplicaciones o servicios compuestos de IA, que son usados para aumentar la automatización de los procesos sin la necesidad de intervención del ser humano.
Entre sus ventajas más importantes podemos señalar:
Mayor nivel de automatización de los procesos repetitivos, lo que involucra menos intervención humana.
Mejor funcionamiento incluso con análisis de datos no estructurados.
Mayor rentabilidad para los procesos asociados.
Escalabilidad futura.
La estructura de una red neuronal profunda
Una red neuronal artificial que aplica el aprendizaje profundo, está compuesta por múltiples capas de neuronas interconectadas. Por lo general, se dividen en tres conjuntos de capas principales: capa de entrada, capas ocultas y capa de salida.
Cada neurona en una capa se conecta con todas las neuronas de la capa siguiente, y cada conexión tiene un peso asociado que determina la influencia de una neurona en otra. Para el caso del flujo de información, la misma fluye a través de la red neuronal secuencialmente, desde la entrada hasta la salida.
Durante el proceso de entrenamiento, los pesos de las interconexiones se ajustan automáticamente mediante algoritmos de optimización, como el descenso del gradiente, minimizando el error entre las salidas predictivas y las salidas deseadas.
En resumidas palabras, las redes neuronales que conforman el Deep Learning entrenan para poder asemejarse al cerebro humano en las propiedades de reconocimiento (entrada), clasificación (ponderación) y descripción con una precisión cuasi perfecta (interpretación o sesgo) de los objetos descritos por medio sólo de datos.
Importancia de la red neuronal profunda
Entre los para qué se utiliza esta tecnología, podemos mencionarte algunos puntos importantes del aprendizaje neuronal profundo:
Los métodos de aprendizaje a fondo han permitido elevar el desempeño en el desarrollo de mejores algoritmos de programación.
La precisión en los modelos de programación (automatización) se ha manifestado aún más gracias al desarrollo de novedosos métodos de aprendizaje.
Desarrollo de nuevas clases de redes profundas.
Profundidad en la aproximación de resultados gracias a la ingente cantidad de datos disponibles, gracias a los adelantos computacionales (mayor poder de cómputo). Esta independencia en el análisis de datos es una de las diferencias destacables entre el Machine y el Deep Learning.
Tipos de Deep Learning
En este apartado estaremos revisando los 3 diferentes tipos de aprendizaje automático profundo de tipo artificial que se pueden desarrollar en la actualidad. Estos tipos permiten entrenar las redes neuronales de aprendizaje en función de los resultados que se quieren obtener.
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Las Redes Neuronales Convolucionales, o CNN por sus siglas en inglés (Convolutional Neural Networks), son redes de aprendizaje supervisado ampliamente utilizadas en tareas relacionadas con el procesamiento de imágenes y reconocimiento visual. Para ello se basan en patrones que tienen cada una de ellas. Por lo general, utilizan una media de 25 capas o más, cada capa se programa para identificar características complejas.
Este tipo de redes cuentan con capacidad para extraer características relevantes de las imágenes al utilizar operaciones de convolución y pooling, lo que les permite detectar patrones complejos y realizar tareas como la clasificación de objetos, el reconocimiento facial y la segmentación de imágenes.
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Las Redes Neuronales Recurrentes, o RNN (Recurrent Neural Networks) también son parte del aprendizaje supervisado artificial, y son particularmente eficaces en el procesamiento de secuencias de datos, tal es el caso de las señales de texto o de audio.
Este tipo de aprendizaje profundo es lo que podemos encontrar en los traductores de lenguaje, reconocimiento de voz, captura de imágenes, entre otros. Un ejemplo claro de estas redes las encontramos en los asistentes de Apple o Android.
A diferencia de las redes neuronales convolucionales, las RNN tienen conexiones recurrentes que les permiten almacenar información anterior y tener en cuenta el contexto a medida que procesan nuevas entradas.
Redes Generativas Adversariales (GAN)
Las Redes Generativas Adversariales, o GAN (Generative Adversarial Networks), son una clase de redes neuronales de aprendizaje no supervisado que se utilizan para generar contenido nuevo y original, tal es el caso de la red neuronal empleada en la generación de imágenes asistidas por IA, música o texto.
Las GAN se componen de dos partes: un generador, que crea muestras sintéticas, y un discriminador, que evalúa la autenticidad de esas muestras. Es por ello el término Adverso o Antagónico, pues ambas redes están en oposición.
Estas dos partes se entrenan de manera adversarial, compitiendo entre sí para mejorar constantemente. Las GAN han demostrado ser extremadamente exitosas en la generación de imágenes fotorrealistas y en la mejora de la capacidad creativa de las máquinas. Sin embargo, como inconvenientes más importantes, podemos citar la gran cantidad de "deepfake" que genera actualmente, por el reemplazo de personas u objetos.
Los mejores ejemplos de Deep Learning
Ya casi estamos terminando este interesante tema sobre el Deep Learning, pero no queremos dejarte con la duda. Así que, bajo estas líneas, vamos a enseñarte los mejores ejemplos de aprendizaje automático profundo que emplean redes neuronales para ofrecer diversos resultados. Es posible que en tu hogar cuentes con elementos que ya empleen Deep Learning para sus procesos.
Coches autónomos, un ejemplo común de Deep Learning
Los vehículos autónomos son una referencia destacada que está revolucionando la industria automotriz. Gracias al uso de las redes neuronales convolucionales y recurrentes, este tipo de transporte analiza imágenes en tiempo real captadas por cámara y sensores, detecta peatones, señales de tráfico, obstáculos en la vía y hasta realiza un escaneo y análisis de la atención del conductor.
Si bien no genera un 100% de autonomía a la hora de conducir, con estos elementos, el mismo coche puede tomar diversas decisiones en función de la información que obtiene de los medios de entrada. Esto ha allanado el camino hacia un futuro de transporte más seguro y eficiente. Ejemplos del empleo de esta tecnología lo encontramos en Tesla y Samsung.
Diagnóstico médico
El Deep Learning también ha encontrado un terreno fértil en el campo de las ciencias médicas. Por lo general, el empleo de redes neuronales convolucionales puede analizar imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas, para detectar anomalías y ayudar en el diagnóstico de enfermedades (cáncer, osteoporosis, Alzheimer, entre otras).
Además, las redes neuronales recurrentes se utilizan para analizar datos de series temporales, como las señales cardíacas, y detectar patrones anormales que puedan indicar problemas de salud. Estas aplicaciones del Deep Learning están mejorando la precisión y la eficiencia de los diagnósticos médicos.
Traducción automática y asistencia virtual
Otra de las aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo lo encontramos en los sistemas de traducción automática, que actualmente han alcanzado nuevos niveles de precisión y naturalidad. Las redes neuronales recurrentes, en particular, han demostrado ser efectivas para la traducción de texto.
Al entrenar estas redes con grandes conjuntos de datos en varios idiomas, los sistemas de traducción automática son capaces de captar las sutilezas del lenguaje y producir traducciones más fluidas y precisas. Esto ha facilitado la comunicación entre personas de diferentes idiomas y ha derribado barreras culturales.
Asimismo, los asistentes virtuales, como Siri, Alexa y Google Assistant, han mejorado enormemente gracias al Deep Learning. Los mismos utilizan redes neuronales recurrentes y generativas adversariales para comprender y generar un lenguaje natural. Es más, estas inteligencias pueden responder preguntas, realizar tareas y hasta mantener conversaciones sencillas con los usuarios.
En un presente y un futuro cada vez más interconectado y donde los datos son la clave, si quieres programar el próximo nivel de IA en áreas donde quizá no pensabas que podía existir el Deep Learning, nuestro Bachelor en Data Science es tu oportunidad.