¿Qué es la mascota de una red neuronal profunda?
Una red neuronal profunda (DNN) es un tipo de modelo de aprendizaje automático que imita la forma en que el cerebro humano procesa la información. A diferencia de los algoritmos tradicionales, que siguen reglas predefinidas, las DNN pueden aprender patrones a partir de datos y hacer predicciones basadas en experiencias previas, igual que nosotros.
Las DNN son la base del aprendizaje profundo, que impulsa aplicaciones como agentes de IA, reconocimiento de imágenes, asistentes de voz y chatbots de IA.
¿Qué es la arquitectura de redes neuronales?
El término "profunda" en DNN se refiere a la existencia de múltiples capas ocultas, lo que permite a la red reconocer patrones complejos.
Una red neuronal se compone de varias capas de nodos que reciben entradas de otras capas y producen una salida hasta llegar a un resultado final.
Una red neuronal está formada por capas de nodos (neuronas). Cada nodo toma una entrada, la procesa y la pasa a la capa siguiente.
- Capa de entrada: La primera capa que toma datos en bruto (por ejemplo, imágenes, texto).
- Capas ocultas: Capas entre la entrada y la salida que transforman los datos y detectan patrones.
- Capa de salida: Produce la predicción final.
Las redes neuronales pueden tener cualquier número de capas ocultas: cuantas más capas de nodos tenga la red, mayor será su complejidad. Las redes neuronales tradicionales suelen estar compuestas por 2 o 3 capas ocultas, mientras que las redes de aprendizaje profundo pueden tener hasta 150 capas ocultas.
¿En qué se diferencian las redes neuronales de las redes neuronales profundas?
En resumen: una red neuronal que va más allá de los datos de entrada y puede aprender de experiencias anteriores se convierte en una red neuronal profunda.
Una red neuronal sigue reglas programadas para tomar decisiones basadas en datos de entrada. Por ejemplo, en una partida de ajedrez, una red neuronal puede sugerir jugadas basadas en tácticas y estrategias preestablecidas, pero se limita a lo que el programador le ha proporcionado.
Pero una red neuronal profunda va más allá al aprender de la experiencia. En lugar de basarse únicamente en reglas preestablecidas, una DNN puede ajustar sus decisiones basándose en patrones que reconoce en grandes conjuntos de datos.
Ejemplo
Imagine que escribe un programa para reconocer perros en fotos. Una red neuronal tradicional necesitaría reglas explícitas para identificar características como el pelo o la cola. Una DNN, en cambio, aprendería de miles de imágenes etiquetadas y mejoraría su precisión con el tiempo, manejando incluso casos difíciles sin necesidad de programación adicional.
¿Cómo funciona una red neuronal profunda?
En primer lugar, cada neurona de la capa de entrada recibe un dato en bruto, como los píxeles de una imagen o las palabras de una frase, y le asigna un peso que indica su relevancia para la tarea.
Un peso bajo (menos de 0,5) significa que es menos probable que la información sea relevante. Estas entradas ponderadas pasan a las capas ocultas, donde las neuronas ajustan aún más la información. Esto continúa a través de varias capas hasta que la capa de salida ofrece una predicción final.
¿Cómo sabe una red neuronal profunda si está en lo cierto?
Una red neuronal profunda sabe si está en lo cierto comparando sus predicciones con datos etiquetados durante el entrenamiento. Para cada entrada, la red comprueba si su predicción coincide con el resultado real. Si se equivoca, la red calcula el error mediante una función de pérdida, que mide la desviación de la predicción.
A continuación, la red utiliza la retropropagación para ajustar los pesos de las neuronas que han contribuido al error. Este proceso se repite en cada iteración.
¿Cuáles son los distintos tipos de redes neuronales?
¿Cómo mejora una red neuronal profunda con el tiempo?
Una red neuronal profunda mejora con el tiempo aprendiendo de sus errores. Cuando hace una predicción, como identificar un problema de un cliente o recomendar un producto, comprueba si ha acertado. Si no es así, el sistema se ajusta para mejorar la próxima vez.
Por ejemplo, en atención al cliente, una DNN puede predecir cómo resolver una incidencia. Si la predicción es errónea, aprende de ese error y mejora en la resolución de incidencias similares en el futuro. En ventas, una DNN podría aprender qué clientes potenciales se convierten mejor analizando acuerdos anteriores, mejorando sus recomendaciones con el tiempo.
Así, con cada interacción, la DNN se vuelve más precisa y fiable.
¿Piensan las redes neuronales profundas de forma diferente a los humanos?
Pero los modelos de aprendizaje profundo a menudo funcionan como una "caja negra", lo que significa que los humanos no pueden interpretar fácilmente cómo toman sus decisiones. Como explica la investigadora en IA Cynthia Rudin, de la Universidad de Duke, la interpretabilidad es crucial para el despliegue ético de los sistemas de IA, especialmente en entornos de alto riesgo.
Los investigadores han intentado visualizar cómo las redes procesan las imágenes, pero para tareas más complejas -como el lenguaje o las predicciones financieras- la lógica permanece oculta. Aunque estos algoritmos parecen nuevos, muchos se desarrollaron hace décadas. Los avances en datos y potencia de cálculo son los que los hacen prácticos hoy en día.
¿Por qué son cada vez más populares las redes neuronales profundas?
1. Mejoras en la capacidad de procesamiento
Una de las principales razones del auge de las DNN es que la potencia de procesamiento es más rápida y barata. La potencia de cálculo ha marcado la diferencia a la hora de lograr una convergencia rápida. "El auge de hardware especializado como las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y las unidades de procesamiento tensorial (TPU) ha hecho factible entrenar redes con miles de millones de parámetros".
2. Mayor disponibilidad de conjuntos de datos
Otro factor clave es la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, que las redes neuronales profundas necesitan para aprender con eficacia. A medida que las empresas generan más datos, las DNN pueden descubrir patrones complejos que los modelos tradicionales no pueden manejar.
3. Mejoras en el tratamiento de datos no estructurados
Su capacidad para procesar datos no estructurados como texto, imágenes y audio también ha abierto nuevas aplicaciones en áreas como los chatbots, los sistemas de recomendación y el análisis predictivo.
¿Pueden las redes neuronales trabajar con datos no estructurados?
Sí, las redes neuronales pueden trabajar con datos no estructurados, y éste es uno de sus mayores puntos fuertes.
Las redes neuronales artificiales que trabajan con datos no estructurados se denominan aprendizaje no supervisado. Este es el santo grial del aprendizaje automático y es más análogo a cómo aprenden los humanos.
Los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático tienen dificultades para procesar datos no estructurados porque requieren ingeniería de características, es decir, la selección y extracción manual de características relevantes. En cambio, las redes neuronales pueden aprender automáticamente patrones en datos brutos sin necesidad de una intervención manual exhaustiva.
¿Cómo utilizan las redes neuronales profundas el entrenamiento para aprender?
Una red neuronal profunda aprende haciendo predicciones y comparándolas con los resultados correctos. Por ejemplo, al procesar fotos, predice si una imagen contiene un perro y hace un seguimiento de la frecuencia con la que acierta la respuesta.
La red calcula su precisión comprobando el porcentaje de predicciones correctas y utiliza esta retroalimentación para mejorar. Ajusta los pesos de sus neuronas y repite el proceso. Si la precisión mejora, mantiene los nuevos pesos; si no, prueba otros ajustes.
Este ciclo se repite a lo largo de muchas iteraciones hasta que la red puede reconocer patrones de forma consistente y hacer predicciones precisas. Una vez alcanzado este punto, se dice que la red ha convergido y se ha entrenado con éxito.
Ahorre tiempo de codificación con mejores resultados
La red neuronal se llama así porque existe una similitud entre este enfoque de programación y la forma en que funciona el cerebro.
Al igual que el cerebro, los algoritmos de redes neuronales utilizan una red de neuronas o nodos. Al igual que el cerebro, estas neuronas son funciones discretas (o maquinitas, si se prefiere) que reciben entradas y generan salidas. Estos nodos se organizan en capas, de forma que las salidas de las neuronas de una capa se convierten en las entradas de las neuronas de la capa siguiente hasta que las neuronas de la capa exterior de la red generan el resultado final.
Por lo tanto, hay capas de neuronas en las que cada una recibe entradas muy limitadas y genera salidas muy limitadas, como en el cerebro. La primera capa de neuronas (o capa de entrada) recibe las entradas y la última capa de neuronas (o capa de salida) emite el resultado.
¿Es correcto llamar "red neuronal" a este tipo de algoritmo?
Llamar a este algoritmo "red neuronal profunda" ha demostrado ser una marca eficaz, aunque puede crear expectativas demasiado ambiciosas. Aunque potentes, estos modelos siguen siendo mucho más simples que la complejidad del cerebro humano. No obstante, los investigadores siguen explorando arquitecturas neuronales con el objetivo de lograr una inteligencia general similar a la humana. Dicho esto, hay gente que intenta rediseñar el cerebro utilizando una red neuronal muy compleja, con la esperanza de que así podrán reproducir la inteligencia general, similar a la humana, en el desarrollo de robots. Entonces, ¿cómo nos pueden ayudar una red neuronal y las técnicas de aprendizaje automático con nuestro problema de reconocimiento de perros?
Pues bien, en lugar de definir manualmente los atributos del perro, un algoritmo de red neuronal profunda puede identificar los atributos importantes y tratar todos los casos especiales sin necesidad de programación.
.webp)
