
Existen diversas terminologías y metodologías asociadas con la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML). Dos conceptos destacados entre estos son el Aprendizaje Profundo y las Redes Neuronales.
Vamos a definir correctamente estos dos términos antes de entrar en más detalle:
Datos fundamentales sobre Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales
- Aprendizaje Profundo: Este es un subconjunto de ML, y está diseñado para disminuir el procesamiento de datos previo que caracteriza al aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de procesar datos no estructurados y son una herramienta eficaz para la automatización del análisis predictivo.
- Redes Neuronales: Estas también son parte de ML y juegan un papel crucial en los algoritmos de aprendizaje profundo. Configuradas con inspiración en el cerebro humano, contienen diversas capas que se basan en datos de entrenamiento para acentuar su precisión a lo largo del tiempo.
¿Qué significa realmente Aprendizaje Profundo?
El aprendizaje profundo se esfuerza por mimetizar la capacidad del cerebro humano de clasificar datos y realizar predicciones con una gran precisión. Este subconjunto del aprendizaje automático permite a las máquinas ejecutar tareas semejantes a las humanas, como el reconocimiento de voz o la identificación de imágenes. El Aprendizaje Profundo permite a los sistemas optimizar su capacidad para reconocer, clasificar, detectar y describir datos.
El alcance del Aprendizaje Profundo en tecnologías actuales:
El aprendizaje profundo es una pieza clave en diversas tecnologías actuales, como Alexa y Siri. Este sistema implica el entrenamiento de algoritmos a una máquina para que puede aprender de manera independiente mediante el reconocimiento de patrones utilizando capas de procesamiento.
A diferencia del aprendizaje automático clásico, que por lo general se basa en datos estructurados y etiquetados para realizar predicciones, el aprendizaje profundo puede utilizar datos no estructurados. Los algoritmos de aprendizaje profundo quienes procesan estos datos, pueden incluir elementos como texto e imágenes y automatizar la extracción de características. Eso significa que el aprendizaje profundo requiere menos intervención humana que otros métodos.
Los algoritmos de aprendizaje profundo también utilizan los procesos de descenso de gradiente y retropropagación para ser más precisos. Esto les permite hacer predicciones basadas en datos nuevos a los que nunca antes se habían enfrentado.
Los modelos de aprendizaje profundo pueden implementar diferentes tipos de procesos de aprendizaje, como por ejemplo, el aprendizaje no supervisado que no necesita de conjuntos de datos etiquetados. Esto permite a los modelos detectar patrones en los datos y agruparlos según determinadas características, todo sin la ayuda de la supervisión humana.
¿Qué implican las Redes Neuronales?
Las redes neuronales se apropian del proceso de aprendizaje automático y permiten a los programas de computadora reconocer patrones y resolver problemas en los ámbitos de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Conocidas también como redes neuronales artificiales (RNA), las redes neuronales son fundamentales para el aprendizaje profundo. Inspiradas en el cerebro humano, su estructura imita las neuronas biológicas.
Las redes neuronales poseen capas de nodos con una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada neurona artificial, o nodo, se conecta con otra. Las redes neuronales dependen de datos de entrenamiento para aprender y mejorar sus predicciones con el tiempo, que es lo que les permite usarse para una multitud de aplicaciones.
Tipos de Redes Neuronales:
También es relevante destacar que existen diferentes tipos de redes neuronales:
- Redes Neuronales Artificiales (RNA): Las RNA son uno de los tipos más comunes de redes de aprendizaje profundo y son redes computacionales inspiradas en la biología que constan de tres o más capas. Se utilizan para resolver una amplia gama de problemas relacionados con el reconocimiento de voz, la traducción de textos y mucho más.
- Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Otro tipo de redes de aprendizaje profundo son las CNN, que son especialmente útiles para tareas de visión por computadora y reconocimiento de imágenes. Las CNN son extraordinariamente eficientes con imágenes, señales de audio o entradas de voz. Se basan en tres tipos principales de capas: la capa convolucional, la capa de agrupación y la capa totalmente conectada (FC).
- Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Otro tipo principal de redes de aprendizaje profundo, las RNN, utilizan datos secuenciales o datos de series de tiempo para resolver problemas relacionados con la traducción de idiomas y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Diferencias fundamentales entre el Aprendizaje Profundo y las Redes Neuronales
Aunque el aprendizaje profundo incorpora redes neuronales dentro de su arquitectura, hay una distinción notoria entre ambos.
Aparte de definirse de manera distinta, también existe una disparidad relevante en sus estructuras.
Componentes relevantes de una Red Neuronal:
- Neuronas: Una función matemática diseñada para simular el funcionamiento de una neurona biológica. Calcula el promedio ponderado de la entrada de datos y transmite información a través de una función no lineal.
- Conexión y Pesos: Las conexiones conectan una neurona en una capa con otra neurona en la misma capa o en una capa separada. Se conecta un valor de peso a cada conexión y representa la fuerza de la conexión entre las unidades.
- Función de propagación: Las redes neuronales constan de dos funciones de propagación. La primera es la propagación directa, que entrega el «valor previsto». La segunda es la propagación hacia atrás, que genera el «valor de error».
- Tasa de aprendizaje: La tasa de aprendizaje de una red neuronal determina qué tan rápida o lentamente se actualizarán los valores de peso del modelo.
Componentes primordiales en un modelo de Aprendizaje Profundo:
- Tarjeta madre: Los modelos de aprendizaje profundo funcionan con el chipset de la tarjeta madre.
- Procesadores: Los modelos de aprendizaje profundo requieren GPU dependiendo del número de núcleos y del costo del procesador.
- RAM: Los algoritmos de aprendizaje profundo exigen un alto uso de CPU y espacio de escenario, y requieren enormes cantidades de RAM.
- Fuente de alimentación: Dado las altas exigencias de memoria, es crucial que los modelos de aprendizaje profundo empleen una fuente de alimentación grande que pueda manejar funciones complejas.
Otras diferencias clave entre las redes neuronales y el aprendizaje profundo incluyen el tiempo necesario para entrenar la red. Las redes neuronales requieren menos tiempo que los modelos de aprendizaje profundo para entrenar la red. Los modelos de aprendizaje profundo también demuestran mayor precisión que las redes neuronales y presentan un rendimiento superior.
Los conceptos de aprendizaje profundo y redes neuronales son esenciales en las actuales tecnologías de inteligencia artificial. Ayudan a automatizar labores intelectuales que anteriormente eran realizadas por los humanos. En el mundo digital de hoy, la IA está siendo utilizada por empresas de todos los tamaños y para todo tipo de tareas, que se realizan de manera mucho más eficiente de lo que los humanos podrían lograr por sí mismos.
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