¿Te suenan temas como el Machine Learning, las redes neuronales? ¿y el Deep Learning? Si tienes experiencia o quieres profundizar en el tema, estás en el lugar adecuado. Hace unos meses compartimos un webinar con Félix Fuentes, doctorado en Inteligencia Artificial, docente especialista en este campo e investigador en BeautyLabs Ltd, quien nos ha enseñado todo acerca de Deep Learning y nos ha mostrado el alcance de las cosas se pueden hacer en esta materia.
¿Qué podemos hacer hoy en día con Deep Learning?
- Con el deep learning puedes predecir/clasificar nuevos elementos del tipo que sea, teniendo un conjunto de entrenamiento (con MLPs, CNNs): regresión y clasificación
- Predecir eventos futuros teniendo un histórico (con RNNs).
- Con el deep coding puedes antender textos y analizarlos: traducción, comprensión, generación, etc. (con NLP).
- Detección de objetos en tiempo real (con R-CNN, SSD, YoLo, etc.).
- Restauración y edición de fotos (con GANs).
- Con el deep coding puedes aprender a realizar tareas viendo cómo se realizan (aprendizaje por refuerzo).
Conceptos clave
Los modelos necesitan gran cantidad de datos para ser capaces de funcionar y son matrices de millones de parámetros que ejecutan operaciones matemáticas sobre la entrada.
Usan los datos para ajustar sus parámetros (entrenamiento):
- Se introduce una instancia al modelo.
- El modelo da la predicción de acuerdo a sus parámetros en ese momento.
- El modelo comprueba si la predicción es acertada o no: si no lo es, modifica sus parámetros más o menos, dependiendo del error cometido.
- Tras muchas iteraciones, los parámetros tienen los valores adecuados para dar una buena predicción.
Las operaciones ejecutadas cambian los datos de “espacio de representación”. Esta es la auténtica clave.
Para mostrarnos todas estas posibilidades y mucho más de manera más visual, Félix ha realizado en el webinar un ejercicio práctico de deep learning, desarrollando un detector de mascarillas, puedes verlo en este video de Youtube.
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