IA

Qué es el Deep Learning y ejemplos del Aprendizaje Profundo

El Aprendizaje Automático o Deep Learning en inglés, está basado en la aplicación de tecnología que empresas como por ejemplo Google utiliza en muchos de sus productos. Esta tecnología comenzó a darse a conocer en los medios de comunicación cuando la empresa Google lanzó el programa AlphaGo, quien venció al campeón mundial de Go (Lee Sedol).

No obstante la historia del Deep Learning es mucho más compleja y por ello os vamos a mostrar numerosos ejemplos e incluso un vídeo tutorial.

Tutorial de qué es el Deep Learning

El Aprendizaje Autom√°tico en una de las claves de las Redes Neuronales que se utilizan en la Inteligencia Artificial. Cada d√≠a se les exige a las m√°quinas que aprendan por s√≠ solas, en vista de que no podemos permitirnos pre-programar reglas para luchar con las m√ļltiples combinaciones de datos de entrada y situaciones del mundo real.

Por esta razón, se requiere que las máquinas estén capacitadas para autoprogramarse, es decir, necesitamos que estas aprendan de su propia experiencia. En este caso el Machine Learning es la disciplina que se encargará de este reto y gracias a estas herramientas los gigantes de internet se encuentran en el mundo del aprendizaje automático, en donde se ofrecen servicios en la nube para la construcción de aplicaciones que aprenden de los datos que se incluyen.

Por esta razón, se requiere que las máquinas estén capacitadas para autoprogramarse, es decir, necesitamos que estas aprendan de su propia experiencia. En este caso el Machine Learning es la disciplina que se encargará de este reto y gracias a estas herramientas los gigantes de internet se encuentran en el mundo del aprendizaje automático, en donde se ofrecen servicios en la nube para la construcción de aplicaciones que aprenden de los datos que se incluyen.

Un ejemplo es nuestro aprendizaje desde ni√Īos, si nos fijamos en este punto, lograr√≠amos entender los algoritmos de aprendizaje. En los sistemas artificiales se utilizan una serie de t√©cnicas de aprendizaje autom√°tico las cuales se engloban en el aprendizaje por refuerzo.

Qué es el Deep Learning y el aprendizaje automático

De la misma forma que en los ni√Īos, en esos sistemas se premian buenas conductas, las cuales tienden a aumentar su ocurrencia, mientras que las malas conductas suelen ser castigadas y por ende a desaparecer.

A este enfoque se le llama aprendizaje supervisado, ya que requiere de intervención humana quienes indican que está mal y que está bien (proporcionan el refuerzo). En otras aplicaciones de la computación cognitiva, aparte del refuerzo de los humanos, al sistema se le proporciona semántica necesaria para que los algoritmos aprendan.

Actualmente, las limitaciones o restricciones de entrenamiento de los algoritmos son las que limitan su eficacia, ya que necesitan grupos de datos de entrenamiento, para que los algoritmos aprendan de manera efectiva. A continuación incluimos un vídeo tutorial por deseas aprender y profundizar en la tecnología del Deep Learning.

Para qué sirve el Deep Learning

Es posible que el aprendizaje automático en el futuro pase a ser un aprendizaje no supervisado. Ya que se ha notado que los algoritmos han sido capaces de aprender sin intervención de un humano, porque ellos mismos con los datos ingeridos sacan las conclusiones acerca de la semántica.

Compa√Ī√≠as como Loop AI Labs se est√°n centrando en enfocar el aprendizaje autom√°tico no supervisado. Donde su plataforma cognitiva es capaz de procesar millones de documentos no estructurados y de manera aut√≥noma construye representaciones estructuradas.

Ventajas del Deep Learning en la Inteligencia Artificial

El Deep Learning ofrece muchas ventajas gracias a su potente utilidad en diversos tipos de aplicaciones en el mundo real:

  • Trabajar con grandes vol√ļmenes de datos
  • Aplicar y descubrir conocimiento
  • Realizar predicciones partiendo de los datos analizados

Son muchos los beneficios que ofrece a las empresas y se debe principalmente a que se obtienen altas tasas de éxito por medio del entrenamiento no supervisado. Las innumerables aplicaciones del Aprendizaje profundo lo veremos más adelante, aunque podemos adelantar que se utilizan desde en la detección de la salud de los ecosistemas en la lucha contra el cambio climático, el sector de las finanzas, en la Industria 4.0 o la Automatización Industrial.

Cómo funciona el Deep Learning

En el Deep Learning se utilizan en estructuras lógicas que son similares a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, posee neuronas artificiales o capas de unidades de proceso, las cuales detectan características determinadas existentes en los objetos que percibe.

Una de las áreas donde el Deep Learning proporciona mejoras considerablemente, es la visión artificial en comparación con algoritmos tradicionales.

ejemplos de Redes neuronales de deep learning

Se considera que el aprendizaje autom√°tico se acerca de un modo m√°s √≠ntimo a la manera del funcionamiento del sistema nervioso humano, ya que por ejemplo en el enc√©falo humano existe una microarquitectura compleja, donde se han descubierto √°reas y n√ļcleos cuyas redes neuronales se especializan para realizar tareas en espec√≠fico.

En la computación cognitiva se han integrado procesos psicológicos humanos tales como el lenguaje y el aprendizaje, incluyendo funciones como la memoria semántica, atención, razonamiento, emoción, motivación; de manera que los sistemas artificiales se acercan cada vez más al nivel humano de inteligencia y hasta niveles superiores.

Estas características de arquitectura del sistema nervioso humano son emuladas por los modelos de computación de Deep Learning, permitiendo así que dentro de este sistema global existan redes de unidades de proceso que detectan características ocultas en los datos.

Historia del Deep Learning o Aprendizaje Profundo

En los a√Īos 70 y 80 el progreso de la tecnolog√≠a, y m√°s concretamente en materia de hardware y software, dieron comienzo los avances que llevaron consigo gran popularidad de aplicaciones inform√°ticas. Las personas e instituciones se apoyaban en m√°quinas con las que efectuaban c√°lculos autom√°ticos que fuesen m√°s r√°pidos, sencillos y exactos, logrando simplificar los procesos rutinarios.

No obstante la Inteligencia Artificial lleg√≥ a crearse unos a√Īos antes. Desde los a√Īos 50 y hasta hace unos pocos a√Īos, era el laboratorio de investigaci√≥n y ciencia ficci√≥n, donde la practica total de un sistema con inteligencia parecida a la humana solo han aparecido en pel√≠culas del futuro. Pero esta perspectiva ha cambiado de manera radical en los √ļltimos a√Īos.

El impulso tecnológico con el llamado Big Data y la necesidad de transformación digital por parte de algunas empresas han revolucionado el entorno, ya que se han convertido en sectores deseosos de grandes cantidades de datos, en donde por primera vez en la historia de la IA existe una enorme demanda de sistemas con inteligencia avanzada, similar a la de los seres humanos, capaces de procesar dichos datos.

Estamos en un momento histórico, no solo porque las organizaciones desean incorporar algo nuevo, sino porque ahora han tomado conciencia de una tecnología capacitada para procesar todos los datos que ellos disponen para proporcionar la inteligencia necesaria.

Ejemplos de Deep Learning

Un ejemplo muy simple del Deep Learning es de qué manera identifica un gato. El sistema comienza diferenciando entre las zonas claras y oscuras de una imagen, de esta empieza a procesar los datos.

Seguidamente el primer nivel envía esa información al segundo nivel, en donde combina los bordes originando formas simples, tales como una línea diagonal o un ángulo recto. Luego pasa al tercer nivel en donde reconoce objetos más complejos como un óvalo o rectángulo.

En el siguiente nivel, estas formas se combinan y se proceden a formar colas, patas o barbas, y de manera sucesiva el proceso contin√ļa hasta que el sistema identifica el animal.

Deep Learning en Python

Se trata de una herramienta que se requiere para comenzar con aprendizaje autónomo y supervisado. Esta herramienta dará a conocer los conceptos básicos del Deep Learning en Python, siendo este un lenguaje de programación conocido y accesible.

Podr√°s aprender sobre el lenguaje supervisado y no supervisado, la relaci√≥n entre el modelado estad√≠stico y el aprendizaje autom√°tico, logrando comparar cada uno de ellos. Tambi√©n se podr√°n observar y explorar algoritmos, incluyendo la regresi√≥n, la clasificaci√≥n. La agrupaci√≥n en cl√ļsteres, la reducci√≥n dimensional, la divisi√≥n de tren/prueba, el error cu√°ntico y bosques aleatorios.

Deep Learning vs Machine Learning

Estos términos a veces son utilizados como sinónimos, pero no son lo mismo; el Deep Learning es un tipo particular del Machine Learning, pero existen técnicas del Machine Learning que no se aplican en el Deep Learning.

El Deep Learning, lleva a cabo el proceso de Machine Learning, utiliza red neuronal artificial y est√° compuesta por un n√ļmero de niveles jer√°rquicos, en donde en el nivel inicial la red aprende algo simple y lo env√≠a al siguiente nivel, este segundo nivel toma la informaci√≥n sencilla combin√°ndola con informaci√≥n m√°s compleja y se lo pasa al tercer nivel y as√≠ continuamente.

El Machine Learning, se trata de un tipo de técnicas de IA en donde los ordenadores sin ser programados aprenden a hacer algo. Estas máquinas se pueden entrenar de distintas maneras, por ejemplo, se le muestra al programa gran cantidad de imágenes de distintos animales etiquetados con su nombre correspondiente. Sin que se haya programado este sistema debe aprender combinaciones de características visuales que aparecen juntas (forma de cuerpo, caras, etc.).

Usos del Deep Learning en las empresas

Cada vez son más las empresas que utilizan el aprendizaje automático para sus aplicaciones, ya que con estas pueden realizar diversas predicciones, incluidas las empresas de robótica. A continuación vamos a enumerar los usos más frecuentes:

  • Predecir preferencias del cliente
  • Identificar clientes potenciales.
  • Orientar anuncios a clientes.
  • Detectar fraudes y gestionar relaciones con los clientes.
  • Comprender mutaciones, enfermedades y terapias gen√©ticas.
  • Analizar im√°genes m√©dicas en menor tiempo y con mayor precisi√≥n de diagnostico.
  • Uso de im√°genes en lugar de utilizar palabras claves para buscas productos o art√≠culos similares de una empresa.
  • Identificaci√≥n de logotipos y marcas de empresas en fotos publicadas en redes sociales.
  • Monitorizar en tiempo real durante el lanzamiento de un producto las reacciones en canales online.
  • Identificar y seguir los niveles de confianza de los clientes, sus opiniones y actitudes en los servicios de soporte automatizado al cliente.
  • Posible reutilizaci√≥n de f√°rmacos conocidos y probados para utilizarlos contra nuevas enfermedades
  • Detectar, prevenir y predecir amenazas en tiempo real en el campo de la ciberseguridad.
  • Localizar caras e identificar emociones faciales.
  • Reconocimiento de voz.
  • Clasificaci√≥n de v√≠deos.
  • Dotar de inteligencia a los Veh√≠culos de Guiado Automatico AGV y AIV

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