Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos
Este artículo tiene como objetivo explicar el aprendizaje profundo 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 neuronal, al igual que el cerebro humano calcula información utilizando millones de neuronas.
Analicemos el tipo de capas:
- Capa de entrada: la capa de entrada tiene características de entrada y un conjunto de datos que conocemos.
- Capa oculta: capa oculta, al igual que necesitamos entrenar el cerebro a través de neuronas ocultas.
- Capa de salida – 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.
- Red neuronal artificial
- Red neuronal convolucional
- Red neuronal recurrente
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 entrenamiento 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 Relu 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 parámetros 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 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.
- La salida del estado oculto en t-1 se introdujo en la entrada en el tiempo t.
- De la misma manera, la salida en el momento t se introdujo en la entrada en el momento t + 1.
- RNN puede procesar entradas de cualquier longitud considerable
- 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.
Los medios que se muestran en este artículo no son propiedad de DataPeaker y se utilizan a discreción del autor.
