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Aprendizaje profundo: las redes neuronales superan los límites de la IA

Janina Horn

El mundo del aprendizaje automático se ha desarrollado a una velocidad vertiginosa en los últimos años, y una tecnología en particular ha atraído mucha atención: Aprendizaje profundo

Desde los coches autoconducidos hasta los asistentes de voz inteligentes y el reconocimiento de imágenes, el aprendizaje profundo ha ampliado los límites de lo posible y ha permitido avances impresionantes en inteligencia artificial.

Pero, ¿qué hay detrás de este fascinante concepto? En este artículo del blog, echamos un vistazo al mundo del aprendizaje profundo y cómo puede ayudar fundamentalmente a las empresas.

¡Consejo!
Lea también nuestro artículo sobre el Aprendizaje automático. Como demuestran las recientes investigaciones de J. Van Der Donckt et al. (2023), los modelos de aprendizaje profundo son a veces desproporcionados.

Fuente:

Van Der Donckt, J., Van Der Donckt, J., Deprost, E., Vandenbussche, N., Rademaker, M., Vandewiele, G., & Van Hoecke, S. (2023). Do not sleep on traditional machine learning: Simple and interpretable techniques are competitive to deep learning for sleep scoring. Biomedical Signal Processing and Control, 81, 104429.

definición de aprendizaje profundo

Aprendizaje profundo: definición

El aprendizaje profundo es una subárea del aprendizaje automáticoque utiliza redes neuronales artificiales para reconocer y comprender patrones y estructuras complejas en grandes cantidades de datos. 

Permite a los ordenadores aprender automáticamente jerarquías profundas de características y generar representaciones abstractas. El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales con múltiples capas que pasan información de una capa a la siguiente. 

El entrenamiento con datos de muestra optimiza los pesos de las conexiones de la red para lograr un buen rendimiento en clasificación, regresión o generación de nuevos datos. 

El aprendizaje profundo se utiliza para una amplia gama de aplicaciones, entre ellas Reconocimiento de imágenes y voz, procesamiento del lenguaje naturalvehículos autónomos y diagnósticos médicos. 

Con ello, se hacen posibles grandes avances en la investigación de la IA y el aprendizaje automático, pero también conlleva retos como la necesidad de grandes conjuntos de datos, cálculos intensivos desde el punto de vista informático e interpretabilidad de los resultados.

Redes neuronales y aprendizaje profundo

Las redes neuronales son modelos inspirados en el sistema nervioso biológico que se utilizan para procesar información. Consisten en una estructura de neuronas artificiales dispuestas en capas que se comunican entre sí mediante conexiones.

La estructura de una red neuronal consta de tres tipos principales de capas: 

  • Capa de entrada: La base de la red neuronal es la capa de entrada, que garantiza que se dispone de toda la información necesaria. Las neuronas de entrada tienen la importante tarea de procesar los datos recibidos y pasarlos a la capa siguiente de forma ponderada.
  • Capas ocultas (Hidden Layer): La capa situada entre las capas de entrada y salida se denomina capa oculta. A diferencia de las otras dos capas, que constan de una capa cada una, la capa oculta puede estar formada por multitud de capas de neuronas. Aquí, la información recibida se vuelve a ponderar y pasa de neurona en neurona hasta llegar a la capa de salida. La ponderación tiene lugar en cada nivel de la capa oculta, por lo que el procesamiento exacto de la información no es visible. Por eso se llama "capa oculta". Mientras que las capas de entrada y salida revelan los datos entrantes y salientes, la zona interna de la red neuronal sigue siendo, en principio, una "caja negra".
  • Capa de salida: La última etapa de la red neuronal es la capa de salida, que sigue directamente a la última capa oculta. En ella se encuentran las neuronas de salida, que contienen la decisión final en forma de flujo de información.

Función de la neurona en la red

Una neurona de una red neuronal funciona combinando entradas con determinados pesos y aplicando una función de activación. Cada neurona de una capa oculta o de la capa de salida recibe entradas de las neuronas de la capa anterior y calcula una suma ponderada de esas entradas. Los pesos representan la fuerza de la conexión entre las neuronas.

Una vez calculada la suma ponderada, se alimenta a una función de activación que realiza una transformación no lineal. Esta función de activación ayuda a la red a captar relaciones no lineales complejas en los datos. Algunos ejemplos de funciones de activación son la función sigmoidea, la función ReLU (unidad lineal rectificada) y la función tanh.

El proceso de formación

Los pesos de las conexiones entre las neuronas se optimizan durante el proceso de entrenamiento para lograr el rendimiento deseado de la red. 

Aquí se utilizan algoritmos de optimización de pesos como el Stochastic Gradient Descent (SGD). 

En Algoritmo SGD ajusta los pesos paso a paso en función de los errores calculados entre las salidas real y deseada.

Al entrenarse con grandes conjuntos de datos, la red neuronal aprende a ajustar los pesos para poder reconocer patrones y características en los datos y hacer predicciones o clasificaciones útiles.

Estos fundamentos de estructura, funcionamiento de las neuronas, conexiones entre capas, funciones de activación y algoritmos de optimización de pesos constituyen la base para entender y aplicar las redes neuronales en diversas áreas del aprendizaje automático, incluido el Deep Learning.

arquitectura de aprendizaje profundo

Arquitecturas de aprendizaje profundo

Las arquitecturas de aprendizaje profundo son estructuras de red especiales capaces de reconocer y aprender patrones y características complejas en grandes conjuntos de datos. 

Estas son algunas de las arquitecturas de aprendizaje profundo más utilizadas:

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Las CNN son especialmente adecuadas para procesar imágenes y datos visuales. Utilizan capas especiales, como capas convolucionales para extraer características de las imágenes, capas de agrupamiento para reducir la dimensionalidad y capas totalmente conectadas para la clasificación.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Las RNN están especializadas en procesar secuencias en las que la salida anterior de una neurona sirve de entrada para la siguiente. Esto permite a las RNN captar información contextual a lo largo del tiempo, lo que las hace útiles para tareas como la traducción automática, el reconocimiento del habla y el análisis de series temporales.

Memoria a largo plazo (LSTM)

LSTM es una variante especial de las RNN desarrollada para resolver el problema de la desaparición o explosión del gradiente en las RNN tradicionales. Las LSTM utilizan una estructura de memoria para capturar dependencias más largas en secuencias, lo que las hace especialmente eficaces para tareas como la generación de voz y la predicción de texto.

Redes generativas adversariales (GAN)

Las GAN constan de dos redes neuronales: el generador y el discriminador. El generador genera nuevos datos, mientras que el discriminador intenta distinguir entre los datos reales y los generados. Estas redes se entrenan entre sí, produciendo datos generados de alta calidad. Las GAN se utilizan en la generación de imágenes, textos y otras aplicaciones creativas.

Transformador

El Transformador es una arquitectura diseñada específicamente para procesar secuencias. Utiliza mecanismos de atención para capturar información de distintas posiciones en una secuencia y modelar relaciones complejas. Los transformadores se utilizan especialmente en traducción automática y procesamiento del lenguaje natural.

Una de las publicaciones científicas más importantes con el hermoso título "Attention Is All You Need" describe exhaustivamente los mecanismos de la atención. Encontrará el PDF aquí.

Fuente:

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, ., & Polosukhin, I. (2017). La atención es todo lo que necesitas. Avances en sistemas de procesamiento neural de la información, 30.

Estas arquitecturas son solo algunos ejemplos de la variedad de arquitecturas de aprendizaje profundo que se han desarrollado. Cada arquitectura tiene sus puntos fuertes y está especializada en determinadas tareas. 

En la práctica, a menudo se utilizan combinaciones y variaciones de estas arquitecturas para lograr resultados óptimos en aplicaciones específicas.

formación en aprendizaje profundo

Formación de modelos de aprendizaje profundo

Entrenar modelos de aprendizaje profundo implica el proceso de ajustar los pesos y los parámetros de sesgo de la red para lograr un rendimiento óptimo en la tarea. 

He aquí las etapas básicas del proceso de formación:

Preparación de datos

En primer lugar, se preparan los datos de entrenamiento. Esto incluye dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y validación, normalizar los datos para garantizar un escalado coherente y realizar técnicas de aumento de datos cuando sea necesario para ampliar el conjunto de datos y mejorar la solidez del modelo.

Inicialización

Los pesos y los parámetros de sesgo de la red neuronal se inicializan aleatoriamente. Esta inicialización determina el estado inicial de la red antes de comenzar el entrenamiento.

Propagación hacia delante

En la propagación hacia delante, los datos de entrenamiento pasan por la red, capa por capa, calculando las sumas ponderadas y las activaciones de las neuronas. Al final, se genera una salida.

Cálculo de errores

Se calcula el error entre las salidas reales de la red y las salidas deseadas (basadas en los datos de entrenamiento). En función del tipo de tarea, pueden utilizarse diferentes métricas de error, como el error cuadrático medio o la pérdida de entropía cruzada.

Propagación hacia atrás

En este paso, el error se propaga hacia atrás a través de la red para calcular las contribuciones de cada peso a la reducción del error. Para ello se utiliza el algoritmo de retropropagación. Se calculan las derivadas del error por los pesos y se utilizan para actualizar los pesos.

Actualización del peso

Las ponderaciones y los parámetros de sesgo se actualizan basándose en las derivadas calculadas y utilizando un algoritmo de optimización como el Descenso Gradiente Estocástico (SGD) o sus variantes. Este paso optimiza las ponderaciones para minimizar el error y mejorar el rendimiento del modelo.

Iteración

Los pasos de la propagación hacia delante y hacia atrás se repiten durante varias épocas o iteraciones para mejorar gradualmente el modelo. Una época significa que el conjunto de datos de entrenamiento ha pasado una vez por la red. Este proceso continúa hasta que el modelo muestra un rendimiento satisfactorio en los datos de validación o hasta que se alcanza un determinado número de épocas.

Validación y ensayo

Tras el entrenamiento, el modelo se contrasta con los datos de validación para evaluar su rendimiento y realizar los ajustes necesarios. Por último, el modelo se evalúa con los datos de prueba para obtener una valoración independiente de su rendimiento.

Este proceso de entrenamiento se lleva a cabo de forma iterativa, mejorando gradualmente los pesos para ajustar el modelo a la tarea dada. 

El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo a menudo requiere una cantidad significativa de datos, recursos computacionales y tiempo para lograr resultados óptimos.

Aplicaciones de aprendizaje profundo

Existe una gran variedad de aplicaciones para el Deep Learning en diferentes campos. a continuación encontrará algunos ejemplos conocidos:

Reconocimiento de imágenes y objetos

El aprendizaje profundo se utiliza ampliamente en el procesamiento de imágenes para reconocer, clasificar y localizar objetos en imágenes. Las aplicaciones abarcan desde el reconocimiento facial y la detección automática de vehículos hasta la obtención de imágenes médicas.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan para comprender y generar habla. Esto incluye la traducción automática, la clasificación de textos, el análisis de sentimientos, los chatbots y el reconocimiento del habla.

Vehículos autónomos

El aprendizaje profundo desempeña un papel crucial en el desarrollo de vehículos autónomos. Permite reconocer señales de tráfico, peatones, vehículos y otros objetos, así como tomar decisiones y controlar el vehículo.

Diagnóstico médico

El aprendizaje profundo se utiliza para analizar imágenes médicas como tomografías computarizadas o resonancias magnéticas y detectar enfermedades. También ayuda a predecir la evolución de las enfermedades y a elaborar planes de tratamiento personalizados.

Sistemas de recomendación

Plataformas como Netflix, Amazon y Spotify utilizan Deep Learning para generar recomendaciones personalizadas de películas, productos y música en función de las preferencias de los usuarios.

Generación de idiomas

Los modelos de aprendizaje profundo pueden utilizarse para generar textos similares a los humanos, como subtítulos automáticos, obras literarias o artículos.

Análisis financiero

El aprendizaje profundo se utiliza para analizar datos financieros complejos, hacer previsiones, detectar fraudes y desarrollar estrategias de negociación automatizadas.

Robótica

El aprendizaje profundo permite a los robots percibir su entorno, aprender y realizar tareas. Las aplicaciones incluyen la robótica en la producción, la robótica de servicios y los robots de asistencia para personas con discapacidad.

Estos son solo algunos ejemplos, y las aplicaciones del aprendizaje profundo son diversas y se están expandiendo en muchos sectores, como las finanzas, el comercio minorista, la sanidad, la seguridad y el marketing, entre otros.

fondo verde con logotipo konfuzio

Con Deep Learning al procesamiento eficiente de textos gracias a Konfuzio

En Konfuzio El aprendizaje profundo encuentra aplicación en su Plataforma de análisis de textos y extracción de datosKonfuzio AI. La plataforma utiliza redes neuronales y otras técnicas de aprendizaje profundo para procesar datos de texto no estructurados y extraer información relevante. 

Estos son algunos ejemplos concretos de cómo se aplica el Deep Learning en Konfuzio:

Reconocimiento y clasificación de textos

Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan para reconocer automáticamente textos y clasificarlos en diferentes categorías. Esto permite organizar y procesar eficazmente grandes cantidades de datos de texto.

Extracción de entidades

El aprendizaje profundo puede utilizarse para extraer de textos entidades relevantes como nombres, fechas, direcciones o números de producto. El sistema aprende a identificar y etiquetar con precisión estas entidades.

Extracción de información

El aprendizaje profundo permite extraer información específica de textos, como datos de facturas, condiciones contractuales o especificaciones de productos. El sistema puede identificar la información relevante y almacenarla de forma estructurada en una base de datos.

Análisis y clasificación de textos

Los modelos de aprendizaje profundo permiten realizar análisis detallados de textos y clasificarlos según determinados criterios. Por ejemplo, el sistema puede detectar sentimientos en las reseñas de los clientes o identificar riesgos potenciales en los contratos.

La aplicación de Deep Learning en Konfuzio ofrece una serie de ventajas:

Eficacia

Mediante el uso de Deep Learning, se pueden procesar y analizar de forma eficiente grandes cantidades de datos de texto no estructurados. El análisis de texto automatizado acelera los flujos de trabajo y reduce significativamente el esfuerzo manual.

Precisión

Los modelos de aprendizaje profundo son capaces de reconocer patrones complejos en los textos y ofrecer resultados precisos. Esto se traduce en una mayor precisión a la hora de extraer información y clasificar textos.

Escalabilidad

La tecnología de aprendizaje profundo permite a Konfuzio personalizar su plataforma para satisfacer las necesidades de las empresas, independientemente del tamaño o el volumen de los datos de texto. La solución puede ampliarse fácilmente para gestionar grandes cantidades de datos.

Flexibilidad

Los modelos de aprendizaje profundo son capaces de aprender de la experiencia y adaptarse a distintos tipos de datos de texto. El sistema puede optimizarse continuamente para satisfacer requisitos específicos y producir resultados precisos.

Mediante el uso de Deep Learning, Konfuzio permite a su organización utilizar eficazmente sus datos de texto no estructurados, extraer información y obtener conocimientos clave. 

Esto permite procesar los datos con mayor eficacia, mejorar los procesos empresariales y tomar decisiones con conocimiento de causa.

Retos y limitaciones

La aplicación del aprendizaje profundo conlleva tanto ventajas como retos.

Ventajas del aprendizaje profundoRetos del aprendizaje profundo
Capacidad para reconocer patrones: Los modelos de aprendizaje profundo son capaces de reconocer y aprender patrones complejos en grandes conjuntos de datos. Esto les permite ofrecer potentes predicciones y clasificaciones en ámbitos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje y la predicción de datos.Calidad y cantidad de los datos: Los modelos de aprendizaje profundo necesitan una cantidad suficiente de datos de entrenamiento de alta calidad para producir buenos resultados. Recopilar, etiquetar y limpiar grandes conjuntos de datos puede llevar mucho tiempo y ser costoso.
Extracción automatizada de características: Los modelos de aprendizaje profundo pueden extraer automáticamente características relevantes de los datos sin necesidad de un proceso manual de extracción de características. Esto permite procesar eficazmente grandes cantidades de datos y ahorrar tiempo y recursos.Potencia y recursos informáticos: El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo suele requerir una potencia de cálculo considerable y hardware especializado, como GPU (unidades de procesamiento gráfico) o TPU (unidades de procesamiento tensorial). El acceso a estos recursos puede ser caro y limitado.

Otras ventajas e inconvenientes

Escalabilidad: Los modelos de aprendizaje profundo pueden escalarse fácilmente a grandes cantidades de datos. Mediante el uso de procesamiento paralelo y hardware especializado como las GPU, los modelos de aprendizaje profundo pueden utilizarse eficazmente incluso en grandes empresas y organizaciones.Complejidad del modelo y ajuste de hiperparámetros: Seleccionar la arquitectura y los hiperparámetros adecuados para un modelo de aprendizaje profundo es una tarea ardua. Encontrar la combinación óptima puede llevar mucho tiempo y a menudo requiere una amplia experimentación y pruebas.
Adaptabilidad: Los modelos de aprendizaje profundo pueden adaptarse a nuevos datos y mejorar continuamente su rendimiento. Al actualizar y volver a entrenar el modelo con nuevos datos, pueden responder a requisitos y entornos cambiantes.Sobreajuste: Los modelos de aprendizaje profundo pueden ser propensos al sobreajuste, en el sentido de que el modelo aprende los datos de entrenamiento demasiado bien y pierde la capacidad de generalizar correctamente a nuevos datos. Esto puede dar lugar a un bajo rendimiento con datos desconocidos.
Versatilidad: El aprendizaje profundo encuentra aplicación en una amplia gama de campos y tareas. Se utiliza con éxito en el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla, la traducción automática, el diagnóstico médico, el análisis financiero y muchas otras aplicaciones. La naturaleza versátil del aprendizaje profundo lo convierte en una tecnología potente con amplias posibilidades de aplicación.Interpretabilidad y explicabilidad: Los modelos de aprendizaje profundo suelen ser complejos modelos de caja negra cuya toma de decisiones es difícil de entender. Explicar las predicciones y entender cómo el modelo llega a sus resultados puede ser complicado, especialmente en aplicaciones sensibles como la medicina o el derecho.

Conclusión: Perspectivas de futuro

El aprendizaje profundo ha desencadenado una revolución en el aprendizaje automático en los últimos años. La capacidad de las redes neuronales para reconocer y aprender patrones complejos ha dado lugar a avances impresionantes en ámbitos como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas autónomos. Las aplicaciones del aprendizaje profundo son diversas y tienen el potencial de transformar numerosas industrias.

De cara al futuro, cabe esperar nuevos avances en Deep Learning. Se espera que la tecnología evolucione para manejar tareas aún más complejas y lograr un rendimiento aún mejor. Se desarrollarán nuevas arquitecturas, algoritmos y herramientas para seguir mejorando la eficiencia y la precisión de los modelos de aprendizaje profundo.

Además, la colaboración entre el aprendizaje profundo y otras tecnologías emergentes como la robótica, el Internet de las cosas (IoT) y la automatización impulsada por la IA dará lugar a innovaciones apasionantes. La sinergia de estas tecnologías abrirá nuevas áreas de aplicación y oportunidades que antes eran impensables.

Está claro que el aprendizaje profundo desempeñará un papel crucial en el futuro del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Las empresas y los investigadores deben reconocer su potencial y centrarse en desarrollar e implantar técnicas de aprendizaje profundo para aprovechar esta potente tecnología y ampliar los límites de lo posible.

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