Cuando hablamos de redes neuronales convolucionales, nos referimos a un tipo de red neuronal artificial donde las neuronas corresponden a campos receptivos de una manera muy similar a las neuronas en la corteza visual primaria de un cerebro biológico. Además, son la última tendencia en procesamiento de imágenes en deep learning.
En este post, te traemos la información esencial para que puedas dar tus primeros pasos con este algoritmo, de la mano de un invitado de lujo: Andrés Díaz-Pinto, experto en la materia y flamante profesor del Full Stack Big Data, AI, & ML Bootcamp.
¿Qué son las redes neuronales convolucionales?
Las redes neuronales convolucionales son una variante de las redes neuronales diseñadas específicamente para procesar datos con estructura de cuadrícula, como imágenes o señales de audio. Inspiradas en la forma en que el cerebro humano procesa información visual, las CNN han demostrado ser extremadamente efectivas en la tarea de reconocimiento de patrones.
Estructura fundamental
La estructura fundamental de una CNN consta de tres componentes principales en el modelo convolucional: capas convolucionales, capas de agrupación (pooling) y capas totalmente conectadas.
- Capas convolucionales: Estas capas son el corazón de la CNN. Utilizan filtros para escanear la entrada y aprender representaciones locales. Cada filtro detecta patrones específicos, como bordes, colores o texturas.
- Capas de agrupación: También conocidas como capas de pooling, estas reducen la dimensionalidad de la representación y disminuyen la cantidad de parámetros en la red. Comúnmente, se utilizan operaciones de máximo o promedio para conservar las características más relevantes.
- Capas totalmente conectadas: Al final de la red, se encuentran capas que conectan todas las neuronas de la capa anterior, permitiendo aprender relaciones más complejas y realizar clasificaciones finales.
¿Cómo funciona una red neuronal convulacional?
El funcionamiento de una CNN se puede entender como un proceso jerárquico de aprendizaje. En las capas iniciales, los filtros detectan características simples, como bordes o texturas. A medida que avanzamos hacia capas más profundas, las representaciones se vuelven más complejas y abstractas, permitiendo a la red aprender características de alto nivel.
La clave de la eficacia de las redes neuronales convolucionales radica en su capacidad para compartir pesos y aprender características locales independientemente de su ubicación en la entrada. Esto hace que las redes sean robustas para reconocer patrones incluso cuando están desplazados o presentes en diferentes regiones de una imagen.
Conceptos fundamentales de las redes neuronales convolucionales
Algunos conceptos de las redes neuronales convolucionales son:
- Tipos de capas de las redes neuronales: nos ayudan a construir un sistema que permita ver. Estas son tres, convolucional + función de activación, pooling y fully connected.
- Forward y baskward propagation: método matemático que nos permite enseñar a ver.
Aplicaciones de las redes neuronales convolucionales
Las aplicaciones de las redes neuronales convolucionales son vastas y van más allá del reconocimiento de imágenes. Se utilizan en medicina para el diagnóstico asistido por ordenador, en vehículos autónomos para la detección de objetos, y en procesamiento de lenguaje natural para tareas de comprensión y generación de texto.
¿Qué son Deep Learning (DL), Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning (ML)?
No podemos hablar de redes neuronales convolucionales sin definir Deep Learning (DL), Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML), así que aquí te dejamos la definición de estos tres conceptos:
- Inteligencia artificial: área de investigación que desarrolla sistemas que hacen determinadas tareas propias de humanos y animales.
- Machine Learning: técnicas, dentro de la Inteligencia Artificial, para desarrollar aparatos que puedan ver, escuchar, sentir, es decir, que puedan replicar aquello que hacemos los seres humanos.
- Deep Learning: Métodos derivados del Machine Learning que permiten a las computadoras resolver problemas más complejos. Podría decirse que es un sinónimo de redes neuronales convolucionales y más adelante entenderemos por qué.
Aplicaciones del Machine Learning y del Deep Learning
Entre otras aplicaciones de éstas, encontramos:
- Clasificación de correos electrónicos y detección de spam.
- Predicción y detección de enfermedades a través de imágenes o datos médicos.
- Reconocimiento de imágenes, por ejemplo, la clasificación de fotos por caras en algunos smartphones.
- Reconocimiento de voz, como la realizada por asistentes como Cortana, Siri o Alexa.
No todo se queda en la teoría, porque ya sabes que somos muy nerds y amamos el código, así que si quieres ver la parte práctica del webinar, además de la explicación de manera más extendida, puedes hacerlo aquí:
Como puedes ver, el mundillo del Big Data tiene interminables aplicaciones. Si quieres dominar todas las herramientas y metodologías para trabajar en este sector y aprender, entre otras cosas, el significado de neocognitron o de convolutional neural network español, descubre nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp.
