31 mayo, 2019
El ser humano siempre se ha encontrado en la constante búsqueda de innovar y crear tecnologías que lo ayuden a optimizar procesos y tareas mediante una computadora.
Esta constante búsqueda los ha llevado por el camino de la incorporación de las capacidades cognitivas humanas a una máquina, tecnología que seguramente años atrás, debió haber parecido un argumento de una película de ciencia-ficción.
Pero, lo cierto, es que en esta era estamos enseñando a las máquinas a imitar el procesamiento mental humano mediante la recopilación y filtración de un conjunto de datos informativos.
Este conjunto de datos es captado y procesado, con el fin, de aprovechar la información para crear una percepción de la misma, logrando que este proceso genere el pensamiento.
Pensamiento que se emula, a través, de la elaboración de un sistema cognitivo artificial que procese los datos, tal cual como lo haría el cerebro humano.
De esta manera, se han desarrollado tecnologías mucho más ambiciosas que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, tal como lo es el Deep Learning o aprendizaje profundo, la cual toma como referencia nuestro conjunto neuronal.
Ahora bien, ¿qué es el Deep Learning?
El Deep Learning o el aprendizaje profundo, es una de las ramas de la AI que despierta completamente tu interés, puesto que, está desarrollada bajo un grupo de redes neuronales que está inspirado en nuestro sistema neuronal.
Las redes neuronales están conformadas por un conjunto de algoritmos no supervisados que forman capas de neuronas artificiales y que, mediante, la combinación de ellas se puede predecir y determinar un resultado.
En otras palabras, el Deep Learning es un sistema neuronal artificial que tiene la capacidad de interpretar información de la misma manera que lo haría el cerebro humano.
¿Cómo funciona?
El Deep Learning tiene una estructura conformada por capas, número de neuronas por capa y funciones de activación, la cual permite que la red neuronal aprende y se aproxime más a un resultado preciso.
De este modo, los datos van entrando progresivamente por la capa de entrada, por la cual, se aplica una serie de parámetros de aprendizaje articuladas por una función de activación.
Posteriormente, al pasar por capa de salida, que vendría siendo la última, se generan los resultados, los cuales son comparados con el resultado correcto hasta obtener mediante la función de activación, un resultado concreto.
Cabe mencionar que la red funciona a través de un proceso de ensayo y error, esto quiere decir, que una vez que haya aprendido y conseguido el resultado correcto, ‘’congela’’ su función para repetir el patrón de ejecución ante la misma tarea.
Un ejemplo muy claro de esto, se puede observar en aquellas aplicaciones asociadas a tareas cognitivas, como las aplicaciones de reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, traductores automáticos, entre otros.
¿Existen diferentes redes neuronales?
Sí, todo dependerá del tipo de problema a resolver. Cada problema o tarea dispuesta a realizar, se relaciona directamente a una red neuronal especializada para resolverlo. De acuerdo a ello, tenemos:
Redes convolucionales (CNN)
Este tipo de redes utilizan copias exactamente iguales o idénticas de la misma neurona, puesto que, esto permite emplear la neurona en diferentes instancias para garantizar que la misma aprenda los medios para la resolución del problema.
De esta manera, aseguramos que se reduzcan los ejes de error y se facilita el aprendizaje de la red neuronal.
Es probable que todo es todo este proceso se te haga un poco conocido, y lo cierto es que sí, puesto que este tipo de redes neuronales se suelen utilizar en el reconocimiento de patrones.
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Este tipo de redes se identifican como recurrentes, puesto que desarrollan las mismas tareas para los elementos que se encuentran en secuencia y mantienen el output dependiente de los cálculos previos.
De esta manera, se puede decir, que estas redes neuronales tienen la capacidad de capturar la información de los cálculos previos, lo cual, da paso a la persistencia de la información.
Autoencoders
Los autoencoders son empleados para reducir la dimensionalidad de los datos para su visualización, por lo cual, permite una mejor obtención de los resultados, mediante, los métodos tradicionales de análisis de componentes principales (PCA).
Deep Boltzmann Machine (DBM)
Se encargan de eliminar aquellas variables que no son relevantes para un gran volumen de datos, con el fin de minimizar el número de inputs que se generan en el proceso para no perder exactitud de los resultados.
¿En qué se diferencia el Deep Learning de Machine Learning?
El Machine Learning y el Deep Learning son tecnologías que se desprenden de la Inteligencia Artificial, ambas con patrones de aprendizaje muy parecidos, pero a pesar de ello, contemplan diferencias, echemos un vistazo.
El Machine Learning, tal como lo indica su nombre se refiere al aprendizaje automático de una máquina para que esta pueda resolver diferentes tipos de tareas a través de una serie de algoritmos.
Con el fin de encontrar respuestas a una gran cantidad de datos, así como también ser capaz de predecirlos.
En otras palabras, el Machine Learning es la capacidad de una máquina para aprender a desarrollar procedimientos de la misma manera que lo haría un humano, pero mediante patrones.
Por ejemplo, si estamos realizando una búsqueda de autos, la máquina examinará color, marca, dimensiones, entre otros elementos y descartará todos los datos incorrectos hasta hallar un dato correcto.
Por otra parte, es un sistema que requiere ser guiado en cada fase con el fin de lograr generar una repetición de patrones hasta encontrar una identificación automática.
Por el contrario, el Deep Learning, es un sistema que trabaja de manera autónoma, eso quiere decir que solo necesita una fase de programación. Por tanto, supera las posibilidades tecnológicas de su predecesor.
A diferencia del Machine Learning, el Deep Learning no trabaja mediante patrones, si no, mediante una red neuronal muy parecida al sistema cerebral humano.
Esta red neuronal está compuesta por diversas capas que procesan la información para arrojar un resultado certero.
Por ejemplo, si buscamos un modelo de auto específico y detallamos sus principales características, el Deep Learning se encargará de procesar los datos dados para brindar un resultado correcto.
Este sistema tiene la capacidad de aprender por sí mismo, siendo fundamental la forma en que maneja lo errores, puesto que, al definir una equivocación, la máquina incorpora ese dato a su red neuronal para no repetirlo y ofrecer mejores resultados.
Así que, se puede concluir que el Machine Learning funciona mediante un conjunto de patrones programados en cada fase, mientras que el Deep Learning, tiene un aprendizaje autónomo por medio de una red neuronal programada una sola vez.
¿Para qué sirve el Deep Learning?
El Deep Learning representa un gran avance tecnológico que desprende un gran abanico de usos y posibilidades, al poder realizar predicciones a partir de él, pero hoy, te vamos a comentar sus usos más frecuentes en la actualidad.
1. Al poder realizar análisis predictivos, es capaz de identificar clientes potenciales, por tanto, es una excelente alternativa para integrar a las empresas.
2. Mediante sus algoritmos, predice las preferencias del consumidor ante un producto, lo cual, por supuesto, ayuda a las empresas a optimizar sus campañas para alinearlas con los deseos del consumidor.
3. Identifica logotipos de empresas y hace reconocimiento facial.
4. Detecta fraudes en línea.
5. En el sector médico, ayuda a la detección de enfermedades y optimiza los análisis de imágenes médicas con mayor precisión para obtenerlos en menor tiempo.
¿Cuál es el futuro del Deep Learning?
Si hay algo que podemos afirmar, es que, claramente, la tecnología ya no es la misma de hace algunos años y cada día, surgen mejoras para optimizar los sistemas.
Por supuesto, no es descabellado pensar que en algún momento las máquinas pueden desarrollar todas las habilidades, capacidades y emociones propias de un ser humano, sí, así como una de esas tantas películas que hemos visto.
Porque lo cierto, es que vivimos en una era donde los datos y la tecnología están estrechamente relacionados, por tanto, se requieren inteligencias avanzadas que entiendan, procesen y concluyan resultados óptimos del conglomerado de datos que se generan diariamente.
Con el objetivo de brindar soluciones óptimas, rápidas e inteligentes de los problemas que se nos puedan presentar en todos los ámbitos. Así que, solo nos queda aprender mucho más de las nuevas tecnologías y adecuarnos a ellas.
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