Existen algunas cuestiones que te ayudarán a profundizar en cómo funciona el desarrollo de las redes neuronales convoluciones como, por ejemplo, comprender cómo la convolución detecta un patrón en el procesamiento del Deep Learning.
En efecto, un buen data scientist debe considerar cada uno de estos factores para desarrollar efectivamente su análisis de los datos. Por ello, en este post, te presentamos cómo la convolución detecta un patrón.
¿Cómo la convolución detecta un patrón?
Como sabrás, una imagen en color se representa como una matriz de tres dimensiones (Ancho x Alto x Canales), aunque existen otras formas de representar las imágenes, pero la más común es usando el espacio de colores RGB.
Esto quiere decir que un ordenador ve tres matrices de Ancho x Alto, donde la primera le indica las cantidades de rojo que tiene la imagen, la segunda, de verde, y la tercera, de azul.
De esta manera, la forma en la que la convolución detecta un patrón consiste en definir un filtro por el que va a multiplicar a la matriz de la imagen.
Ejemplo detección patrones
Nuestro filtro:
Nuestra imagen:
¿Qué pasa si nuestro filtro cae en la “espalda” de la rata?
Resultado=30·0+30·50+30·20+30·50+30·50+30·50=6600 es un número muy alto.
¿Qué pasa si nuestro filtro cae en la “cabeza” de la rata?
Resultado=30·0+30·0+30·0+30·0+30·0+30·0=0 es un número muy bajo.
¡No existe respuesta para este receptive field!
Así es como la convolución es capaz de detectar patrones.
En este post, te hemos explicado cómo la convolución detecta un patrón dentro del manejo de las redes neuronales del Deep Learning. De manera que esperamos que ahora comprendas en profundidad cómo funciona este tipo de análisis en el procesamiento Big Data.
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