El deep learning es un tipo de machine learning o aprendizaje automático cuyo fin es entrenar a una PC para que sea capaz de realizar tareas como los seres humanos, por ejemplo, el reconocimiento del habla o la identificación de imágenes.
En este Informe Users presentamos esta tecnología para que incorpores los conocimientos necesarios para crear tu primera red neuronal.
Autor: Alejandro Belmar
Deep learning y redes neuronales
Un punto destacado del deep learning es que, en lugar de organizar datos para que se ejecuten a través de ecuaciones predefinidas, se busca configurar parámetros básicos con el fin de entrenar a la computadora para que sea capaz de aprender por su cuenta reconociendo patrones mediante el uso de variadas capas de procesamiento.
El deep learning es un subcampo del machine learning que se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamados redes neuronales artificiales.
En el deep learning, un algoritmo aprende a realizar tareas de clasificación directamente sobre datos complejos, ya sean, en forma de imágenes, texto o sonido. Estos algoritmos pueden lograr una precisión de vanguardia como para, a veces, superar el rendimiento a nivel humano. Se busca que estén entrenados con un gran conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales, que involucran muchas capas.
Esquema de una neurona artificial.
Deep learning es la tecnología principal que se encuentra detrás de otras, tales como asistentes virtuales, reconocimiento facial, automóviles sin conductor, etcétera.
El trabajo del aprendizaje profundo implica entrenar los datos y aprender de las experiencias.
El procedimiento de aprendizaje se llama profundo, ya que con cada minuto que pasa, las redes neuronales descubren rápido los nuevos niveles de datos. Cada vez que se entrenan los datos, se enfoca en mejorar el desempeño.
Con la profundidad cada vez mayor de los datos, este rendimiento de entrenamiento y las capacidades de aprendizaje profundo se han mejorado drásticamente, y esto se debe a que los expertos en datos lo adoptan en forma considerable.
Neurona artificial
Las neuronas artificiales se modelan para imitar el comportamiento de una neurona cerebral, por lo tanto, tienen ramificaciones y un núcleo o nodo. Habrá ramificaciones de entrada al nodo, que serán las entradas de la neurona, procedentes de otras neuronas. Esta información se procesará en un nodo, y se generará una información de salida que se trasmitirá a otras neuronas por las ramificaciones de salida.
Ventajas y desafíos
Aunque el deep learning se encuentra en pleno auge y, por lo tanto, ofrece numerosas ventajas, también existen algunos desafíos por resolver.
Ventajas
- Capacidad para generar nuevas funciones a partir de los limitados conjuntos de datos de entrenamiento disponibles.
- Saber trabajar en técnicas de aprendizaje sin supervisión ayuda a generar resultados de tareas fiables y procesables.
- Reduce el tiempo necesario para la ingeniería de funciones, una de las tareas que requiere más tiempo para practicar el aprendizaje automático.
- Con la formación continua, su arquitectura se ha vuelto adaptable al cambio y es capaz de trabajar en diversos problemas.
Desafíos
Con la creciente popularidad, el aprendizaje profundo también tiene un puñado de amenazas que deben abordarse:
- El proceso de formación completo se basa en el flujo continuo de datos, por lo tanto, reduce el margen de mejora en el proceso de formación.
- El costo del entrenamiento computacional aumenta significativamente con un incremento en la cantidad de conjuntos de datos.
- Falta de transparencia en la revisión de fallas. No hay pasos intermedios para proporcionar los argumentos de una determinada falla. No obstante, para resolver el problema, se revisa un algoritmo completo.
- Necesidad de recursos costosos, unidades de procesamiento de alta velocidad y potentes GPU para entrenar los conjuntos de datos.
Otros temas tratados: ¿Cómo trabaja el deep learning?; Estructura de una red neuronal; Campos de aplicación; Primer acercamiento a una neurona artificial con Excel!; Modelos de redes neuronales con Python; y más solo tienes que leer completo el Informe USERS 162 !
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