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. Pero además son la última tendencia en procesamiento de imágenes en Deep Learning.
Y como siempre nos gusta estar al día en KeepCoding, 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 serie de redes que fueron creadas pensando en cómo funciona el cerebro, capaces de aprender en los diferentes niveles de abstracción: en la primera capa se diferencian formas simples, colores o bordes; en la siguiente se pueden distinguir combinaciones de bordes y colores; mientras que la última capa se fija en la forma con el fin de conseguir averiguar qué es exactamente.
Para ello, los ordenadores usan filtros o lentes para ver las diferentes características de las redes neuronales convolucionales: uno ve los bordes diagonales, otro los colores, etc. Funciona pasando los filtros por toda la imagen, escaneándola, para luego definirla y clasificarla.
Se pueden usar Redes Neuronales Convolucionales para que el ordenador pueda “ver”, creando sistemas “inteligentes”.
¿Cómo funciona una red neuronal convulacional?
Las redes convolucionales funcionan de manera opuesta al procesamiento de imágenes clásico basado en un algoritmo definido por humanos. Basándose en los datos de entrenamiento, la red neuronal convulacional extrae automáticamente características que luego se utilizarán para la clasificación de objetos. Las redes neuronales profundas imitan la arquitectura de la corteza visual de los mamíferos, extrayendo campos receptivos locales y conectándose a filtros.
Los campos de recepción local son un espacio separado en el que se buscan patrones. Las respuestas de los filtros se submuestrean y filtran repetidamente. Las neuronas de la corteza visual de los mamíferos están organizadas para procesar imágenes en capas. Algunos tienen una función para reconocer características locales como bordes, líneas o formas que se cruzan. Las claves utilizadas en el análisis tienen características específicas. La red neuronal convolucional se puede utilizar para determinar si la llave es cuadrada o redonda, qué tipo de agarre, agujero o qué forma es el perfil o color del diente.
Conceptos fundamentales de las Redes Neuronales Convolucionales
Algunos conceptos de las redes neuronales convolucionales son:
Tipos de capas de las redes neuronales: las cuales 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
Y una vez más la pregunta del millón, ¿para qué sirven estas Redes Convolucionales? Entre otras funciones consideramos estas tres, de las más importantes de cara al futuro próximo de las redes neuronales:
- MOVILIDAD: Para crear los “ojos” de los coches autónomos con las redes neuronales.
- MEDICINA: Para analizar si un corazón -por ejemplo- está funcionando bien, o para detectar, a través de una resonancia magnética, tumores en el cerebro.
¿Qué es Deep Learning (DL), Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning (ML)?
No podemos hablar de Redes Neuronales Convolucionales sin definir Deep Learning (DL), Inteligencia Artificial (AI)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 en este webinar.
Como puedes ver el mundillo del Big Data tiene interminables aplicaciones, y si quieres dominar todas las herramientas y metodologías para trabajar en este sector, descubre nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp.
Conoce todos los detalles del programa descargando el temario aquí.
