Qué Es el Deep Learning y Cómo Nos Beneficia

Por Raquel Padilla

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Deep learning es una tecnología que está basada en una red de conexiones neuronales, pero, tal vez te preguntes: ¿Cómo se da esta conexión?

El cerebro es el órgano vital de cualquier ser humano y se estima que el mismo contiene entre unas cincuenta a más de cien mil neuronas alojadas.

De estas neuronas, unas diez mil millones corresponden a las llamadas células corticales que son las encargadas de mandar señales al resto del cuerpo a través de conexiones sinápticas.

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Luego de conocer toda esta información, cada vez son más las máquinas que pretenden imitar el funcionamiento del cerebro humano con la ayuda de una red de neuronas artificiales, con las que la dinámica sería más o menos la siguiente:

Existen las neuronas verdes que se encargan de las entradas y por ello reciben la información enviada, mientras que las azules son las que se encuentran escondidas y contienen los cálculos intermedios de la red neuronal. Estas neuronas se encuentran en capas.

Luego, están las amarillas que se encargan de las salidas que conllevan el resultado de la información procesada.

Por otro lado, es normal que exista una capa de entrada, una de salida y otras escondidas.

Esto conduce a que mientras haya más capas escondidas, más compleja e inteligente es la red neuronal y mejores resultados tendrán las predicciones, pero igualmente es mucho más complicado idear un modelo así.

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Todas estas neuronas, evidentemente, se encuentran conectadas entre sí con un número llamado Bias, el cual indica la importancia de la red, pero el peso de las neuronas es lo que realmente indica la relevancia de su conexión.

La activación se lleva a cabo por medio de la suma de los números realizados en operaciones previas, esto se transforma en una fórmula y se convierte en un nuevo número.

Sin embargo, hay diferentes tipos de dinámicas de redes de neuronas, entre las que podemos destacar:

  • La máquina de Boltzmann restringida (RBM).
  • Las redes de neuronas recurrentes (RNN).
  • La red de creencia profunda (DBN).
  • Las redes de neuronas convolutivas (CNN).

En todo caso, todo esto se trata de algoritmos que se pueden dividir en cuatro principales: reconocimiento de objetos, reconocimiento de voz, procesado de texto y reconocimiento de imágenes.

¿Esto te resulta familiar? Pues, posiblemente sí, porque Facebook lo usa para detectar caras en las fotografías y el Google Translate lo usa para procesar los textos en otro idioma que les envías.

Acá es en donde entramos de lleno en la materia que nos atrapa hoy que es el deep learning o en español, aprendizaje profundo, así que si el tema es de tu interés, te pedimos que continúes con nosotros.

 

¿Qué es deep learning?

El deep learning es un modelo tecnológico de este nuevo algoritmo del que hablamos en la introducción, y que se basa en las conexiones llevadas a cabo por las neuronas como lo hacen en el cerebro humano.

Todo esto partiendo de que las máquinas han tratado de imitar a la mejor máquina del mundo: el cerebro; las mismas han seguido un algoritmo de aprendizaje lineal, mientras que el deep learning se torna cada vez más complejo.

Esto significa una revolución en el mundo de las máquinas, pues son cada vez más complejas las jerarquías de las neuronas con el deep learning.

En pocas palabras, con el deep learning se pretende aprender luego de ejemplos, cosa que resulta natural para el cerebro humano.

Sin embargo, con el deep learning, un modelo informático logra aprender a llevar a cabo actividades de clasificación directas luego de ver de imágenes, texto o sonido.

Dichos modelos pueden conseguir precisiones en los resultados que, en ocasiones, incluso supera el rendimiento del cerebro humano.

Así que, en síntesis, estos modelos llevan un entrenamiento a través de un amplio conjunto de datos etiquetados y dinámicas de redes neuronales que contienen diversas capas, como lo que te explicamos previamente.

Pero, ¿En qué beneficia todo este asunto?

 

 

¿Cómo beneficia el deep learning?

El principal beneficio del deep learning es la precisión con la que opera, de lo que mencionamos antes, es increíble que supere incluso a los humanos.

Con dicha precisión, los resultados obtenidos son impresionantes, por lo que la satisfacción e ir más allá de las expectativas de los usuarios queda completamente cubierto.

Esto resulta positivo en el caso de minimizar algunas tareas y ayudar en aplicaciones críticas para la seguridad de los usuarios.

Por otro lado, te dejamos dos grandes razones para pensar que el deep learning es confiable e importante para esta nueva era tecnológica:

  1. El deep learning necesita grandes números de datos etiquetados, así que, por poner un ejemplo, para poder desarrollar un automóvil sin conductor son requeridas millones de imágenes y más de miles de horas de material audiovisual.
  2. Es necesaria una potencia de cálculo relevante, y de esta manera las GPU de gran rendimiento tienen una dinámica paralela que resulta positiva para el deep learning. Al combinar esto con clusters o con el cálculo en la nube, se puede reducir la cantidad de tiempo para entrenamiento de una red de deep learning.

Diferencias entre deep learning y aprendizaje automático

Muchas personas pueden confundir el aprendizaje profundo con el automático, pero lo cierto es que no son lo mismo y responden a características y funcionamientos distintos que veremos a continuación.

  • Mientras que en el aprendizaje automático se seleccionan de manera manual los aspectos con un clasificador para clasificarlos, en el deep learning estos procesos son automáticos.
  • Dentro de un flujo de trabajo de aprendizaje automático se inicia con la extracción manual de los aspectos más relevantes de las imágenes pero, con un flujo de trabajo de deep learning, dichos aspectos relevantes se extraen de manera directa de estas imágenes.
  • El deep learning trata de un aprendizaje completo, es decir, los datos se encuentran sin procesar y la máquina debe aprender por sí sola o de manera automática.
  • Los algoritmos de deep learning aumentan en cuanto a escala con los datos, pero para el superficial es necesario que exista una convergencia. Este último indica que los métodos de aprendizaje automático pueden llegar a un punto muerto al contar con cierto rendimiento como, por ejemplo, al añadir más datos de entrenamiento a la red neuronal.

 

 

Cómo funciona el deep learning

Todas las máquinas que llevan algoritmo funcionan con redes neuronales, solo que el deep learning va más allá y funciona con “redes neuronales profundas”.

Esto debido a la cantidad de capas ocultas o escondidas con las que opera este modelo tecnológico.

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Esta cantidad se ha estimado a más de ciento cincuenta capas, y he allí su complejidad en el funcionamiento.

La manera de operar del deep learning es entrenando a los modelos por medio de conjuntos de datos que son etiquetados y una dinámica en la red neuronal en la que aprenden de los datos sin el requerimiento manual para lograrlo.

Por otro lado, uno de los tipos más populares de redes neuronales profundas son unas denominadas como redes neuronales convolucionales (CNN o ConvNet).

Su manera de operar es que una CNN convoluciona los aspectos aprendidos con la información de entrada y usa capas convolucionales 2D, lo que provoca que esta dinámica resulte propicia para procesar datos 2D como imágenes.

Por su parte, estas CNN suprimen la necesidad de una extracción de características de manera manual, así que se requiere la identificación de los aspectos usados en la clasificación del material 2D.

Por lo tanto, la CNN extrae las características más relevantes directamente desde las imágenes.

Dichas características no han sido entrenadas antes, ya que se aprenden mientras la red se entrena con una recopilación de imágenes.

Esto hace que el modelo de deep learning sea tan preciso o específico para misiones como la visión artificial, como lo es la clasificación de cosas.

En conclusión, las CNN “aprenden” a saber cuáles son las diferentes características de una imagen a través de muchas capas escondidas, en donde cada una de ellas incrementa la complejidad de las características de los objetos aprendidos.

Para que entiendas mejor, te ponemos un ejemplo: la primera capa escondida aprende de colores, mientras la segunda aprende cómo saber de bordes de las imágenes.

¿Cómo entrenar a los modelos?

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Para poder clasificar objetos, es necesario un entrenamiento de los modelos de deep learning, y para lograrlo existen tres maneras de hacerlo, y te las detallamos a continuación:

Desde cero

Aunque es menos común, es una manera de entrenar positiva en el sentido de que funciona para aplicaciones novedosas o para aquellas que tienen una gran cantidad de categorías de salida.

Lo necesario para esto es recopilar muchos datos etiquetados a la vez que se establece una dinámica de red neuronal en la que se aprenda de las características más relevantes.

Transferencia del aprendizaje

Su gran beneficio es que se registran menos datos que en el caso anterior y se reduce el tiempo de horas a minutos.

Se trata de un ajuste a un modelo que ya había sido entrenado, o sea, se le transfiere lo ya aprendido.

Por lo tanto, se le dan al modelo datos nuevos que incluyen clases que antes serían desconocidas.

Así que la transferencia del aprendizaje necesita una interfaz con los factores internos de la red antes existente, de manera que sea posible el ajuste y mejorar de manera muy específica y de acuerdo con la nueva asignación.

Extracción de aspectos

Este proceso también es poco habitual, pero consiste en extraer de la red las características ya aprendidas por el modelo y por las capas de neuronas en cualquier momento durante el proceso de entrenamiento.

Luego, es posible utilizar estos aspectos o características como entrada para un modelo de aprendizaje automático como, por ejemplo, lo son las máquinas de vectores de soporte (SVM).

Ejemplos de aprendizaje profundo

Para que te hagas una idea más clara, te dejamos los sectores en los que son usados los modelos del deep learning, lo que te llevará a imaginar la magnitud de sus beneficios.

Sector de defensa

Con el apoyo del deep learning se pueden identificar objetos en los satélites al igual que se detectan áreas seguras o poco seguras en favor de las tropas.

Medicina

Las aplicaciones del deep learning son capaces de detectar células cancerígenas de manera automática. Con la ayuda de un microscopio se producen múltiples datos multi dimensionales que pueden identificar estas células y fue desarrollado por la UCLA.

Conducción autónoma

El sector automotriz también se ha visto beneficiado del deep learning, pues, es posible detectar, de manera automática, semáforos, señales de stop e incluso, saber si está pasando algún peatón con el propósito de evitar accidentes de tránsito.

Automatización industrial

En el caso del sector de la industria resulta posible trabajar con maquinaria pesada y detectar si hay personas u objetos cerca o zonas que no son seguras.

Electrónica

La mayoría de las personas reconocerán este ejemplo en dispositivos que traducen el habla o que los usuarios le preguntan algo y las dudas son respondidas.

Conclusión

Hace años, incluso décadas, los desarrolladores y expertos esperaban poder, algún día, poder imitar al cerebro humano con sus máquinas casi a la perfección.

Pero había límites en cuanto a los avances tecnológicos, no se contaba con las herramientas apropiadas para poder sacar todo el potencial de la Inteligencia Artificial.

Pero los avances en cuanto a la tecnología han sido notables, y esto le ha dado pie a los investigadores a imitar los procesos neuronales para desarrollar las máquinas.

Por lo tanto, el deep learning se trata de copiar el comportamiento humano y aprender de la misma manera.

Pero aunque esto parezca algo de ciencia ficción, cada vez se está más cerca de lograr las más grandes aspiraciones del deep learning, pues, ¿Cómo crees que Facebook sabe cuáles son las mejores sugerencias de amigos para ti o cómo reconoce el rostro de tus amigos para poder etiquetarlos en fotos?

Cada día convivimos con el deep learning, y con esto solo se pretende responder a las necesidades humanas y a resolver problemas cotidianos.

Es cuestión de tiempo de que veamos robots por allí, atendiéndonos en las cafeterías, pero, ¿Te sientes preparado para esto?

 

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