Para describir la utilidad de una red neuronal profunda, es útil empezar por el final: el resultado final es la mejora de la eficiencia y la precisión de las actividades empresariales. Este es el “qué” hace una red neuronal profunda (DNN), ahora es necesario describir el “cómo” y, sobre todo, el “porqué” también es útil para las pymes, ya que este último capítulo tiene más de un tema.
Antes de adentrarse en las redes neuronales profundas, es útil saber que se utilizan en una amplia gama de sectores y que, gracias también a las diferentes fórmulas de software como servicio, su uso es posible sin tener un conocimiento profundo de la ciencia de datos.
Índice de temas
Introducción a las redes neuronales profundas
Las redes neuronales profundas (DNN, siglas en inglés), son, de hecho, modelos de aprendizaje automático capaces de probar suerte en representaciones de datos complejos. Como veremos, tienen una estructura jerárquica que favorece el procesamiento abstracto de la información entrante. Esta capacidad de aprender de forma independiente hace que se utilicen en diferentes sectores y, al contrario de lo que se pueda creer, también son prerrogativa de las pequeñas empresas.
Desempeñan un papel importante en el desarrollo de la IA, ya que aumentar la profundidad de las redes neuronales profundas es una parte integral de los sistemas cada vez más potentes y sofisticados.
¿Qué es una DNN?
Una DNN es un tipo de inteligencia artificial que tiene como objetivo resolver problemas complejos inspirados en la estructura neuronal del cerebro humano. Son un subconjunto del aprendizaje automático y representan el núcleo de los algoritmos de aprendizaje profundo.
Las redes neuronales profundas se componen de diferentes niveles de nodos (neuronas artificiales) que incluyen el nivel de entrada, un número variable de capas ocultas (niveles ocultos) y el nivel de salida subsiguiente.
Mejoran la precisión de los resultados a medida que avanza el aprendizaje y, si se optimizan adecuadamente, las DNN pueden reducir significativamente el tiempo necesario para que un hombre realice diversas tareas.
Cómo funciona una DNN
En general, la operación es simple en su forma. La capa de entrada recibe los datos y las capas ocultas se encargan de procesarlos utilizando varios niveles, cada uno de los cuales tiene un peso y un umbral que, si se superan, provocan que pase al siguiente nivel. Por último, la capa de salida recibe el resultado del procesamiento realizado por las capas ocultas.
Las DNN son un salvavidas cuando se trabaja con datos no estructurados.
Arquitectura de una DNN
Como se mencionó anteriormente, una DNN se compone de varios niveles dedicados a procesar los datos de entrada para devolver una salida específica. La arquitectura típica se compone de la siguiente manera:
- Nivel de entrada: desde aquí, los datos se insertan en la red. Cada nodo de nivel de entrada representa una característica única de la entrada en sí.
- Capas ocultas: las capas ocultas se encargan de procesar los datos a través de una compleja estructura de pesos y funciones. Suelen ser numerosas y cada una de ellas puede aprender de aspectos específicos del conjunto de datos de entrada.
- Nivel de salida: es el nivel que devuelve el resultado del trabajo realizado por la DNN, por ejemplo, una previsión o una clasificación.
Las capacidades de aprendizaje automático de las DNN son valiosas para las aplicaciones de IA. La arquitectura en capas es típica de la informática en un sentido amplio: un nivel realiza una tarea poniéndose al servicio del siguiente nivel para ejecutar una tarea específica.
Aplicaciones de la red neuronal profunda
Las DNN encuentran aplicación en varios campos, precisamente por la enorme cantidad de datos que son capaces de procesar para identificar patrones complejos. Entre ellos, destacan los siguientes:
- Procesamiento del lenguaje natural: las DNN se prestan al reconocimiento de voz (y, por lo tanto, a las aplicaciones que se derivan de él), a la generación de texto y a las traducciones.
- La IA generativa: por lo tanto, la creación de textos e imágenes (con el riesgo de una deriva falsa).
- La identificación y clasificación de imágenes: también es útil en muchos sectores, sobre todo en el ámbito sanitario para el diagnóstico.
- Visión artificial y reconocimiento facial.
- Conducción autónoma: el reconocimiento del entorno circundante es un asunto delegado a DNN.
Hay muchos otros sectores en los que disfrutar, como el financiero y el marketing, respectivamente, para el análisis y la previsión de los mercados (pero también para la detección del fraude) y para el análisis del comportamiento de los consumidores (y, por lo tanto, de la segmentación).
Estas aplicaciones son una demostración plástica de sus posibilidades de uso incluso para las pymes: los chatbots, la automatización de flujos y procesos, la elaboración de perfiles de usuarios y clientes son tecnologías que ya están al servicio de muchas pequeñas o medianas empresas y están relacionadas, aunque de forma más o menos directa, con el trabajo que lleva a cabo DNN.
Red neuronal profunda para visión artificial
Las redes neuronales profundas se utilizan para el reconocimiento y la clasificación de objetos. Al utilizar múltiples capas ocultas, la información puramente visual se puede procesar con precisión. Debe tenerse en cuenta que las DNN también se diseñaron para identificar y reconocer patrones inspirados en el sistema visual humano.
Sin embargo, cabe destacar los resultados de un estudio realizado por Felix A. Wichmann (Universidad de Tubinga) y Robert Geirhos (Google Research, Brain Team) según el cual las DNN deben incluirse entre las tecnologías prometedoras, pero que aún no son adecuadas para satisfacer todas las necesidades actuales en el campo de la visión artificial.
Red neuronal profunda para el procesamiento del lenguaje natural
Gracias a la estructura neuronal que emula al cerebro humano, las DNN revelan ventajas en el aprendizaje a través de ejemplos y en la multimodalidad. Esto repercute positivamente en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), que, gracias a las DNN, gana en rendimiento tanto en el sector de la representación en palabras como en el de la traducción automática. Lo mismo ocurre con el reconocimiento y la síntesis de voz.
Un discurso aparte, y aún más complejo, se refiere a la comprensión del texto, que, si bien se acerca al humano, sigue siendo en parte tabú: la verdadera comprensión es el fruto de la capacidad de contextualización y abstracción y, en estos frentes, el trabajo de las DNN aún está lejos de considerarse fiable.
Red neuronal profunda para robótica
Las redes neuronales profundas mejoran el rendimiento de los controladores canónicos y permiten a los agentes robóticos identificar y clasificar modelos complejos utilizando los datos adquiridos de los sensores.
A esto hay que añadir el aprendizaje autónomo, que permite a los agentes aprender de la experiencia previa, eliminando (o limitando) la necesidad de programar intervenciones.
En cascada, las DNN facilitan la adaptación de los agentes a situaciones nuevas e inesperadas y, por último, pero no por ello menos importante, gracias al impulso que dan a la PNL, mejoran las interacciones hombre-máquina.
En resumen, las redes neuronales profundas se benefician de la definición (aséptica) de cognición en el campo de la robótica.
Otros casos de uso de redes neuronales profundas
Además de las mencionadas, las áreas de aplicación de las DNN van en diferentes direcciones, llegando a abarcar:
- Sistemas de recomendación, dedicados a sugerir contenido o productos coherentes con los intereses de los clientes o usuarios.
- El control autónomo, que se aplica a la conducción autónoma, pero también a los controles y controles del tráfico aéreo.
- Investigación científica. Las DNN colaboran para descubrir nuevos materiales para la farmacopea.
- Análisis predictivo.
Las DNN son parte del constructo que representa la Inteligencia Artificial y, como tal, están relacionadas con otras tecnologías.
Tecnologías relacionadas con las DNN
Como clases de redes neuronales artificiales, las DNN forman parte de un contexto más amplio de tecnologías interconectadas:
- Redes neuronales artificiales propiamente dichas.
- Redes neuronales recurrentes (RNN), adecuadas para datos secuenciales (normalmente texto y audio).
- Redes neuronales convolucionales (CNN), adecuadas para el procesamiento de imágenes y vídeos.
- Redes neuronales Graf (GNN), adecuadas para representar un gráfico, se utilizan en bioinformática, en sistemas de recomendación y en redes sociales.
- Codificadores automáticos o redes neuronales utilizadas en el aprendizaje no supervisado.
Redes neuronales artificiales: ANN
Las redes neuronales artificiales (Artificial Neural Network, ANN), son modelos matemáticos formados por neuronas artificiales que emulan las características cognitivas del cerebro humano. Los algoritmos ANN se encargan de reconocer los patrones y las correlaciones que se encuentran en los datos no estructurados.
La estructura de las ANN también incluye un nivel de entrada, niveles ocultos y un nivel de salida. Sin embargo, las DNN pueden contener más de 150 niveles ocultos, un número mucho mayor que los contenidos en las redes neuronales tradicionales (normalmente no más de tres).
Aprendizaje automático: aprendizaje automático
Las DNN y el aprendizaje automático son fundamentales para la IA en su conjunto. El aprendizaje automático se basa en la capacidad de las máquinas para aprender de los datos y, por lo tanto, proporcionar un rendimiento que mejora con el tiempo.
Las DNN son una categoría de algoritmos de aprendizaje automático y, como mencionó, se basan en el uso de capas de nodos (las “neuronas”) para procesar datos complejos.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es un constructo que se basa en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. La relación es lineal: la IA incluye el aprendizaje automático y esto incluye el aprendizaje profundo. De forma concisa, es posible elaborar esta lista de peculiaridades:
- La inteligencia artificial se ocupa de crear sistemas capaces de realizar tareas propias de la inteligencia humana (esta afirmación merece un amplio estudio y es objeto de debate y amplia literatura)
- El aprendizaje automático es una subcategoría de la IA y se basa en la capacidad de mejorar automáticamente con una intervención humana limitada (si no completamente ausente)
- El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático y se basa en redes neuronales para que las máquinas puedan reconocer patrones complejos entre los datos de entrada.
Implementación de una DNN
Es un tema amplio y, a veces, difícil. El coste de implementar una red neuronal profunda puede ser enorme y esta es también la razón por la que, como veremos, existen herramientas que hacen que el tema sea más accesible (aunque sea complejo).
Los pasos esenciales para implementar una red neuronal profunda son:
- Defina el problema: determine qué problema debe abordarse.
- Prepare los datos: partiendo de los datos disponibles, estos deben recopilarse, limpiarse y normalizarse e incluso enriquecerse para su posterior procesamiento.
- Diseñe la red: una vez definido el problema y, por lo tanto, la solución esperada y una vez preparados los datos útiles, es recomendable diseñar la arquitectura DNN, preparando las capas ocultas, los pesos, los umbrales y las funciones de activación para cada uno de ellos.
- Capacitación: la DNN debe capacitarse utilizando datos. Es la fase en la que la red aprende y reconoce los patrones de datos.
- Optimización: la capacitación se evalúa para comprender si la arquitectura DNN y los datos devuelven un rendimiento acorde con lo esperado.
- Despliegue: después de la optimización, la red puede ponerse en producción y funcionar con el conjunto de datos completo.
Existen marcos y bibliotecas, incluso gratuitas, que facilitan la tarea de implementar una red neuronal profunda.
Herramientas y bibliotecas para Deep Neural Network
Existen varias herramientas que facilitan el desarrollo y la administración de redes neuronales profundas.
Entre ellas, es útil enumerar TensorFlow, una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático que incluye herramientas, bibliotecas y recursos puestos a disposición por la comunidad que garantizan su estabilidad y desarrollo.
TensorFlow ofrece API para diferentes lenguajes, plataformas y sistemas operativos que facilitan la producción de sistemas de aprendizaje automático.
La biblioteca Keras y el framework PyTorch (a su vez implementado en la biblioteca Torch) son otras herramientas completamente dedicadas a la IA como una construcción y que combinan la tarea de hacer que el desarrollo de DNN sea más rápido y sencillo.
Etapas de desarrollo de una DNN
Las fases de desarrollo de las redes neuronales profundas abarcan las ya mencionadas en el párrafo dedicado a su implementación.
Se trata principalmente de entrenar las DNN y, por lo tanto, de optimizar los parámetros para mejorar su rendimiento.
A mitad del entrenamiento, una red neuronal profunda utiliza los datos para aprender a realizar las tareas que se le asignan. Luego está la optimización de los parámetros de la red y luego la evaluación del rendimiento, operaciones estas últimas que también se pueden iterar hasta lograr el resultado deseado.
Mejores prácticas para el despliegue de las DNN
Las mejores prácticas para implementar las DNN requieren métodos y técnicas para mejorar su eficiencia.
Uno de los aspectos cruciales del entrenamiento de las redes neuronales en su conjunto es la gestión de los gradientes, un concepto que hace referencia al uso de algoritmos de optimización (el gradiente de descenso es un algoritmo muy utilizado) cuyo uso está directamente relacionado con la convergencia de la red neuronal y, por lo tanto, con la eficacia del propio entrenamiento.
Debemos tener en cuenta las estrategias de regularización útiles para evitar el sobreajuste, un problema recurrente en el entrenamiento de modelos de Machine Learning que se produce cuando uno de estos se adapta hasta el punto de memorizar incluso características de poca importancia, si no completamente irrelevantes.
Por último, el diseño de la red neuronal debe partir de una arquitectura sencilla que se vaya enriqueciendo según el grado de dificultad y las características del problema a resolver.
Es necesario tener debidamente en cuenta el hecho de que las DNN no son penetrables, en el sentido de que su funcionamiento interno no es transparente, su robustez (la capacidad de resistir las perturbaciones) sigue siendo una obra abierta y, por último, pero no por ello menos importante, al estar estrechamente conectadas al hardware, también debe optimizarse para que sean eficientes.
Fuente: aI4business
