Aprendizaje profundo (Deep Learning) ¿Qué es, cómo funciona y cuál es su utilidad?

El aprendizaje profundo es fundamental para mejorar aspectos como el reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural e incluso la visión por ordenador. Pues ha ayudado a lograr extraordinarios avances en estas áreas

En los últimos años, el aprendizaje profundo se ha convertido en uno de los campos más solicitados en informática. Pues crea modelos computacionales compuestos por diversas capas de procesamiento. En las que las redes pueden crear niveles de abstracción para representar los datos.

Ha dado grandes aportes en el descubrimiento de nuevos fármacos y detección de enfermedades, entre otras. Ayudando a aumentar los conocimientos en biología, inmunoterapia y otras áreas de la ciencia moderna.

¿Qué es el aprendizaje profundo o Deep Learning?

El aprendizaje profundo, también conocido como Deep Learning, es un tipo de aprendizaje automático y de inteligencia artificial. Este imita de manera extraordinaria la forma en la cual los humanos obtienen algunos conocimientos.

Definitivamente, el aprendizaje profundo es un elemento clave en la ciencia de datos, pues ofrece beneficios para los avances científicos. Teniendo en cuenta que tienen la tarea de recopilar, analizar e interpretar mucha información. Gracias al aprendizaje profundo, este proceso es mucho más rápido y sencillo.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo tiene su proceso. Cada algoritmo de la jerarquía aplica un transformación no lineal a su entrada, utilizando lo que aprende para la creación de un modelo estadístico. Este proceso está supervisado, y para ello, el programador debe ser específico y decirle a la computadora el tipo de cosas que debe hacer.

Este laborioso proceso es denominado extracción de características, y la tasa de éxito de la computadora depende de la capacidad del programador. Siendo este el que debe definir el conjunto de características específicas. La gran ventaja del aprendizaje profundo es que crea un conjunto de funciones de manera autónoma y sin supervisión. Lo que hace que el proceso sea más rápido, eficiente y preciso.

Para lograr un nivel de precisión aceptable, los programas de aprendizaje profundo requieren acceso a una gran cantidad de datos de entrenamiento y procesamiento. Y ninguno está disponible para programadores de la era del big data y computación en la nube. Debido a que el aprendizaje profundo crea modelos estadísticos a partir de su salida interactiva, también puede crear modelos predictivos precisos partiendo de datos estructurados.

Utilidad y aplicaciones del deep learning

Las aplicaciones que pertenecen al Deep Learning pueden parecer un poco irreales para quienes no se hayan acercado a esta área. Pero si estás familiarizado con este tema, entiendes el potencial de cada una de ellas.

Entendiendo que son aplicaciones verdaderamente importantes y de gran utilidad:

Traducción automática

Las redes neuronales son de gran utilidad en el análisis e identificación de imágenes, pues cuentan con letras visibles. Cuando éstas son identificadas, se pueden transformar en texto hasta que sea traducida. Esta aplicación implica una traducción automática a otro idioma, con palabras, oraciones y frases en otro idioma específico.

A pesar de que la traducción existe desde hace muchos años, el aprendizaje profundo está logrando resultados extraordinarios las siguientes áreas:

• Traducción automática de imágenes
• Traducción automática de textos

Para realizar la traducción de un texto, no es necesario ningún procesamiento previo. Lo cual permite que el algoritmo aprenda las dependencias entre las palabras y las asigne a un nuevo idioma.

Asistencia Sanitaria

El Deep Learning es de gran utilidad en el diagnóstico temprano, rápido y preciso de enfermedades terminales. Ayuda a optimizar los resultados de los tratamientos de patologías y la estandarización del curso de dichos tratamientos. El uso del aprendizaje profundo ayuda a mitigar los riesgos de las enfermedades, y a su vez reduce los costos. El uso de Deep Learning es bastante amplio, y se le puede sacar el máximo provecho. No cabe duda, su uso hace tus labores más sencillas.

Métodos de aprendizaje profundo ¿Cuáles son y qué ventajas tienen?

Existen varios métodos útiles para crear modelos de aprendizaje profundo, son suficientemente sólidos. Estas técnicas, toman en cuenta la disminución de la tasa de aprendizaje, aprendizaje por transferencia, formación desde cero y deserción.

A continuación, conocerás dichos métodos de aprendizaje profundo y sus maravillosas ventajas:

Decadencia de la tasa de aprendizaje

La tasa de aprendizajes es considerada como un factor que define el sistema o que establece las condiciones ideales para su funcionamiento. Este método controla el cambio que experimenta el modelo en respuesta a los errores estimados cada vez que los pesos del mismo son modificados. Cuando las tasas de aprendizaje son altas, los procesos de entrenamiento pueden ser inestables. Mientras que las tasas de aprendizaje pequeñas producen un proceso de capacitación prolongado.

El método de disminución de la tasa de aprendizaje es conocido también como tasa de aprendizaje adaptativa. Consiste en adaptar la tasa de aprendizaje para aumentar el rendimiento y reducir el tiempo de capacitación. Las adaptaciones más fáciles incluyen técnicas ideales para reducir la tasa de aprendizaje con el tiempo.

Transferir aprendizaje

Este proceso implica el perfeccionamiento de un modelo que ha sido previamente entrenado. Asimismo, requiere una interfaz para el interior de una red preexistente. En este método, los usuarios alimentan la red existente con datos nuevos, los cuales contienen clasificaciones desconocidas. Al realizar los ajustes a la red, se podrán realizar nuevas tareas con una capacidad de categorización específica.

La ventaja de este método es que requiere una menor cantidad de datos que otros, lo que reduce el tiempo de cálculo a solo horas, e incluso minutos.

Entrenar desde cero

Para este método, es necesario que un desarrollador recopile un conjunto de datos previamente etiquetados. Además que configure una arquitectura de red que esté en la capacidad de aprender las características y modelos. Éste método es bastante útil, especialmente para nuevas aplicaciones, incluso si contienen una gran cantidad de categorías de salida. Por ser un enfoque menos común, requiere altas cantidades de datos y esto hace que la capacitación demore días e incluso semanas.

Abandonar

Este es un método que intenta resolver el problema de sobreajuste en las redes con una mayor cantidad de parámetros. Esto lo hace al soltar de forma aleatoria las unidades y sus conexiones de la red neuronal durante el proceso de entrenamiento. Está comprobado que este método puede mejorar considerablemente el rendimiento de las redes neuronales en diversas tareas de aprendizaje supervisado. Entre los que incluye reconocimiento de voz, clasificación de documentos y biología computacional.

El uso de estos increíbles métodos de aprendizaje profundo te proporcionan insuperables ventajas como:

• Capacidad de trabajar en base a una mayor cantidad de datos
• Desarrollar predicciones a partir de los datos ya analizados
• Aplicar y descubrir nuevos conocimientos

El Deep Learning y la inteligencia artificial ¿Es posible crear una red neuronal?

El Deep Learning intenta imitar el cerebro humano, analizando de forma continua los datos a partir de una estructura lógica dada. Para hacer estos análisis, el sistema de Deep Learning se basa en sus redes neuronales artificiales.

Las redes neuronales identifican patrones y los clasifican en distintos tipos de información. Las diferentes capas de las redes neuronales son utilizadas como filtros. Pasando desde los elementos generales hasta los más sutiles y aumentado la probabilidad de detectar y general resultados correctos. Es por ello que cuando un sistema de Deep Learning debe reconocer un objeto, lo que hace es compararlo con lo que ya conoce.

Por ejemplo, si le piden a tres personas que escriban la letra “A” en mayúscula, notarás que cada una tiene una caligrafía distinta. Por lo tanto la escribirán distinta aunque sea la misma letra. Un ordenador normal no puede hacer esto, pero utilizando la tecnología Deep Learning sí puede hacerlo. Esto se debe a que captura la imagen de cada letra “A” escrita, revisa los píxeles de cada foto, y así reconocer el texto escrito. El Deep Learning se basa en el uso de las redes neuronales artificiales.

A continuación, conocerás los tres tipos más utilizados:

Convolutional Neural Networks

Denominadas CNN, las redes neuronales convolucionadas no son otra cosa que redes neuronales diseñadas para procesar imágenes. Esto quiere decir que se encargan de clasificar imágenes con base a los patrones y objetos que aparecen en ellas. Por ejemplo líneas, círculos y hasta ojos y caras.

Las CNN están en la capacidad de operar con imágenes brutas, sin hacer un procesamiento previo. Esto hace que sean de gran utilidad para las aplicaciones visuales de clasificación de imágenes, y el procesamiento del lenguaje natural. Puesto que permiten identificar los tipos de email, es decir, si son de finanzas, comercial o de cualquier otra índole.

Recurrent Neural Networks

Denominadas RNN, las redes neuronales recurrentes usan datos secuenciales o de series de tiempos para solucionar problemas ordinales o temporales. Por ejemplo, traducción de idiomas, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y captura de imágenes.

Las redes neuronales las encuentras en tecnologías como Siri y Google Translate. En ellas, el procesamiento natural del lenguaje reconoce el habla de una persona. Distinguiendo si quien está hablando es hombre o mujer, adulto o menor e incluso su acento. De este modo, es posible analizar la forma de hablar de la persona y así poder llegar a su idiolecto.

Las redes neuronales recurrentes se distinguen de las redes neuronales artificiales en que tienen memoria. Esto quiere decir que las RNN toman información de inputs anteriores, ideales para influenciar los inputs y outputs actuales. Un ejemplo, es que al escribir con el móvil, el teclado muestra una serie de palabras como sugerencias, partiendo de lo que está escrito. Dichas sugerencias se basan en los caracteres que han sido escritos con anterioridad.

Generative Adversarial Networks

Denominadas GAN, las redes generativas antagónicas utilizan dos redes neuronales artificiales y oponerlas la una de la otra. Es precisamente por ello, que se les conoce como antagónicas. En este sentido, una de las redes genera y la otra red funciona como discriminatoria. Pues ha sido entrenada para reconocer contenido real y hacer de censor para que una red que genera contenido parezca real. Por tal motivo, este tipo de redes son utilizadas para generar imágenes, voces y videos.

Problemas y limitaciones del Deep Learning ¿Es viable?

Estas tecnologías, al igual que otras, tienen algunas limitaciones. El aprendizaje profundo hace que las máquinas no dependan de los humanos, sino que aprendan de una forma automática. Pero estos sistemas, aún están lejos de imitar a la perfección al cerebro humano. En los últimos años, las redes neuronales que han sido desarrolladas a través del Deep Learning, han logrado tener mucho éxito. Esto se debe a que pueden resolver diversos problemas y hacer tareas que realizan los seres humanos.

Pero hay estudios que han probado que engañar a estas redes neuronales no es nada fácil. Deep Learning constituye una materia de estudio en distintas universidades, estudios que han arrojado distintos análisis. De hecho, uno de los estudios prueba que engañar a las redes neuronales es muy fácil. De este modo se demostró que las máquinas tenían algunas limitaciones que podrían ser solventadas por las personas.

Google Brain y otras empresas que compiten en aprendizaje profundo

Google Brain es un equipo de investigación de inteligencia artificial de aprendizaje profundo. Una división de Google se ha dedicado a la inteligencia artificial. Esto lo ha hecho combinando la investigación abierta de aprendizaje automático con sistemas de información y recursos informáticos a gran escala.

El equipo ha creado diversas herramientas como que permiten que el público utilice las redes neuronales, con varios proyectos internos de investigación de inteligencia artificial. Siendo el objetivo principal de este equipo, crear oportunidades e investigación en el aprendizaje automático y pensamiento de lenguaje natural.