Algoritmos de aprendizaje profundo supervisados: tipos y aplicaciones

Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos

Este artículo tiene como objetivo explicar el aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... y algunos algoritmos de aprendizaje profundo supervisados. Este artículo discutirá los siguientes temas

• Definición de aprendizaje profundo
• Cómo funciona el algoritmo de aprendizaje profundo.
• Tipos de algoritmos de Deep Learning supervisados
• Las 5 aplicaciones principales de los algoritmos de aprendizaje profundo

Definición de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto de un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas de redes neuronales para realizar el procesamiento de datos y cálculos en una gran cantidad de datos. El algoritmo de aprendizaje profundo se basa en la función y el funcionamiento del cerebro humano.

El algoritmo de aprendizaje profundo es capaz de aprender sin supervisión humana y se puede utilizar para tipos de datos estructurados y no estructurados. El aprendizaje profundo se puede utilizar en diversas industrias como la salud, las finanzas, la banca, el comercio electrónico, etc.

Cómo funciona el algoritmo de aprendizaje profundo

El funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo depende de la red neuronalLas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Utilizan estructuras conocidas como neuronas artificiales para procesar y aprender de los datos. Estas redes son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, entre otros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace herramientas poderosas..., al igual que el cerebro humano calcula información utilizando millones de neuronas.

Analicemos el tipo de capas:

1. Capa de entradaLa "capa de entrada" se refiere al nivel inicial en un proceso de análisis de datos o en arquitecturas de redes neuronales. Su función principal es recibir y procesar la información bruta antes de que esta sea transformada por capas posteriores. En el contexto de machine learning, una adecuada configuración de la capa de entrada es crucial para garantizar la efectividad del modelo y optimizar su rendimiento en tareas específicas....: la capa de entrada tiene características de entrada y un conjunto de datos que conocemos.
2. Capa oculta: capa oculta, al igual que necesitamos entrenar el cerebro a través de neuronas ocultas.
3. Capa de salidaLa "capa de salida" es un concepto utilizado en el ámbito de la tecnología de la información y el diseño de sistemas. Se refiere a la última capa de un modelo de software o arquitectura que se encarga de presentar los resultados al usuario final. Esta capa es crucial para la experiencia del usuario, ya que permite la interacción directa con el sistema y la visualización de datos procesados.... – valor que queremos clasificar

Obtenemos la característica de entrada de la observación y la colocamos en una capa. Esa capa crea una salida que se convierte en la entrada para la siguiente capa que se conoce como capa oculta. Esto sucede hasta que obtenemos el resultado final.

Separamos aún más la red y agregamos muchas capas ocultas dependiendo de la complejidad del problema y conectamos todo al igual que el cerebro humano interconecta todo y así es como los valores de entrada se procesan a través de todas las capas ocultas y luego tenemos la salida. Es por eso que este proceso de aprendizaje se conoce como aprendizaje profundo porque se realizan muchos cálculos entre las capas de entrada y salida.

Tipos de algoritmos de aprendizaje profundo:

Aquí está la clasificación de los algoritmos de Deep Learning:

Básicamente, podemos clasificar el aprendizaje profundo en dos tipos y luego profundizamos más en cada tipo en varios algoritmos de aprendizaje profundo.

Aquí, en este artículo, analizaremos los algoritmos de aprendizaje profundo supervisados.

1. Red neuronal artificial
2. Red neuronal convolucionalLas redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñadas especialmente para el procesamiento de datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes. Utilizan capas de convolución para extraer características jerárquicas, lo que las hace especialmente efectivas en tareas de reconocimiento de patrones y clasificación. Gracias a su capacidad para aprender de grandes volúmenes de datos, las CNN han revolucionado campos como la visión por computadora...
3. Red neuronal recurrenteLas redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de arquitectura de redes neuronales diseñadas para procesar secuencias de datos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las RNN utilizan conexiones internas que permiten recordar información de entradas anteriores. Esto las hace especialmente útiles en tareas como el procesamiento de lenguaje natural, la traducción automática y el análisis de series temporales, donde el contexto y la secuencia son fundamentales para la...

Ahora, analicemos estos 3 algoritmos en breve:

1. Red neuronal artificial:

Una red neuronal artificial es el componente de un sistema informático diseñado de tal manera que el cerebro humano analiza y toma una decisión. Ann es la piedra angular del aprendizaje profundo y resuelve el problema que parece imposible o muy difícil para los humanos.

Las redes neuronales artificiales funcionan como un cerebro humano. El cerebro humano tiene miles de millones de neuronas y cada neurona está formada por un cuerpo celular que es responsable de calcular la información al llevar la información hacia las neuronas ocultas y proporcionar la Salida final.

ANN inicialmente en la fase de entrenamientoEl entrenamiento es un proceso sistemático diseñado para mejorar habilidades, conocimientos o capacidades físicas. Se aplica en diversas áreas, como el deporte, la educación y el desarrollo profesional. Un programa de entrenamiento efectivo incluye la planificación de objetivos, la práctica regular y la evaluación del progreso. La adaptación a las necesidades individuales y la motivación son factores clave para lograr resultados exitosos y sostenibles en cualquier disciplina.... aprende a identificar patrones basados ​​en entradas dadas a la capa de entrada. Durante esta fase, la salida de Ann se compara con la salida real, y la diferencia entre estos dos se conoce como un error.

El objetivo es minimizar el error ajustando el peso y el sesgo de la interconexión, lo que se conoce como retropropagación. Con el proceso de retropropagación, la diferencia entre la salida deseada y la salida real produce el menor error.

2. Red neuronal convolucional

CNN es un tipo supervisado de aprendizaje profundo, más preferiblemente utilizado en reconocimiento de imágenes y visión por computadora.

CNN tiene múltiples capas que procesan y extraen características importantes de la imagen. Hay principalmente 4 pasos para el funcionamiento de CNN

Paso: 1 Operación de convolución con función de activación Relu

El objetivo de la operación de convolución es encontrar características en la imagen utilizando detectores de características para preservar la relación especial entre píxeles. La función de activación ReluLa función de activación ReLU (Rectified Linear Unit) es ampliamente utilizada en redes neuronales debido a su simplicidad y eficacia. Se define como ( f(x) = max(0, x) ), lo que significa que produce una salida de cero para valores negativos y un incremento lineal para valores positivos. Su capacidad para mitigar el problema del desvanecimiento del gradiente la convierte en una opción preferida en arquitecturas profundas.... se utiliza para romper la linealidad y desea aumentar la no linealidad porque las imágenes en sí mismas son altamente no lineales.

Paso: 2 agrupación

La agrupación es una operación de muestreo descendente que reduce las dimensiones y el cálculo, reduce el sobreajuste ya que hay menos parámetrosLos "parámetros" son variables o criterios que se utilizan para definir, medir o evaluar un fenómeno o sistema. En diversos campos como la estadística, la informática y la investigación científica, los parámetros son fundamentales para establecer normas y estándares que guían el análisis y la interpretación de datos. Su adecuada selección y manejo son cruciales para obtener resultados precisos y relevantes en cualquier estudio o proyecto.... y el modelo es tolerante a la variación y la distorsión.

Paso: 3 Aplanamiento

El aplanamiento se utiliza para poner la salida de la agrupación en una matriz de dimensión"Dimensión" es un término que se utiliza en diversas disciplinas, como la física, la matemática y la filosofía. Se refiere a la medida en la que un objeto o fenómeno puede ser analizado o descrito. En física, por ejemplo, se habla de dimensiones espaciales y temporales, mientras que en matemáticas puede referirse a la cantidad de coordenadas necesarias para representar un espacio. Su comprensión es fundamental para el estudio y... antes de continuar con el procesamiento.

Paso: 4 capa completamente conectada

Se forma una capa completamente conectada cuando la salida de aplanamiento se alimenta a una red neuronal que clasifica y reconoce aún más las imágenes.

3. Redes neuronales recurrentes (RNN)

RNN es un tipo de aprendizaje profundo supervisado en el que la salida del paso anterior se alimenta como entrada al paso actual. El algoritmo de aprendizaje profundo de RNN es el más adecuado para datos secuenciales. El RNN se usa más preferiblemente en subtítulos de imágenes, análisis de series de tiempo, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de escritura a mano y traducción automática.

La característica más importante de RNN es el estado Oculto, que memoriza cierta información sobre una secuencia. Hay principalmente 4 pasos de cómo funciona RNN.

1. La salida del estado oculto en t-1 se introdujo en la entrada en el tiempo t.
2. De la misma manera, la salida en el momento t se introdujo en la entrada en el momento t + 1.
3. RNN puede procesar entradas de cualquier longitud considerable
4. El cálculo de RNN depende de los datos de secuencia histórica y el tamaño del modelo no aumenta con el tamaño de entrada.

De esta manera, RNN convierte las activaciones independientes en dependientes, reduciendo así la complejidad de incrementar los parámetros y recordando cada salida anterior dando cada salida como entrada a la siguiente capa oculta.

Las 5 aplicaciones principales de los algoritmos de aprendizaje profundo

A continuación, se muestran algunas formas en las que se utiliza el aprendizaje profundo en diversas industrias.

1. Visión por computador

La visión por computadora depende principalmente de los métodos de procesamiento de imágenes. Antes del aprendizaje profundo, el mejor algoritmo de visión por computadora en función del aprendizaje automático convencional y el procesamiento de imágenes obtenía una tasa de error del 25%. Pero, cuando se utilizó una red neuronal profunda para el procesamiento de imágenes, la tasa de error se redujo al 16 por ciento, y ahora con el avance en los algoritmos de aprendizaje profundo, la tasa de error se redujo a menos del 4%.

2. Análisis y comprensión de textos

El análisis de texto consiste en la clasificación de documentos, análisis de sentimientos, traducción automática, etc. Las redes neuronales recurrentes son el algoritmo de aprendizaje profundo más útil aquí, debido al tipo secuencial de datos textuales.

3. Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz permite procesar el habla humana en texto mediante computadoras. Tradicionalmente, el reconocimiento de voz se basa principalmente en un importante proceso de extracción de características, pero el aprendizaje profundo está trabajando directamente en datos sin procesar y el entrenamiento realizado en un gran conjunto de datos de grabación de audio.

4. Reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es la identificación automatizada de patrones y regularidades en los datos. El tipo de datos puede variar desde texto, imágenes hasta sonidos o audio.

PayPal utiliza el aprendizaje profundo a través de H2O, una plataforma de análisis predictivo, para ayudar a prevenir transacciones de pago y compras fraudulentas y

5. Vehículos autónomos

El vehículo autónomo logró recopilar datos sobre su entorno de varios sensores, explicarlo y, en base a la explicación, elegir qué acciones deben tomarse. El aprendizaje profundo nos permite aprender a realizar el trabajo con la misma eficacia que los humanos.

¡Gracias por leer! En mi próximo artículo, explicaré varias funciones de activación con aplicaciones.

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