Las redes neuronales y el Aprendizaje Profundo, las palabras cuando se presencian, fascinan a los espectadores, ambos se complementan mutuamente mientras caen bajo el paraguas de la Inteligencia Artificial. Este artículo está concentrado en la discusión de las tendencias y las tecnologías prósperas mencionadas anteriormente. Obtendrá algunos conocimientos básicos para comenzar su aprendizaje acerca de las redes neuronales y el aprendizaje profundo. También será muy útil si está buscando hacer la carrera en el campo de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
¿Qué Es La Red Neuronal?
Básicamente, A Neural Network es una cadena o serie de algoritmos que tiene como objetivo reconocer las relaciones en un conjunto de datos conocidos que se nos proporcionan a través de un proceso que imita la forma en que opera y analiza el cerebro humano. Las redes neuronales pueden adaptarse al cambio de entrada, por lo que la red generada es el mejor resultado posible. Este mecanismo rediseña los criterios de salida. La tecnología está ganando rápidamente popularidad en el área del sistema comercial , operaciones médicas , inteligencia artificial, procesamiento de señales, reconocimiento de patrones , etc.
Se puede considerar como una capa de agrupación en clúster encima de los datos que almacena y administra. Las redes neuronales también pueden extraer y mostrar características que se aplican a otros algoritmos para agrupación y clasificación; de modo que uno puede considerar las redes neuronales profundas como partes de aplicaciones de aprendizaje automático más grandes que involucran algoritmos para el aprendizaje de refuerzo , la clasificación y la regresión .
La característica más importante de la red neuronal es que son adaptables, lo que significa que pueden cambiar o adaptarse a sí mismos a medida que aprenden de la capacitación continua y cada ciclo de capacitación proporciona más información sobre el mundo.
Tipos De Arquitecturas De Redes Neuronales:
Las redes neuronales, también comúnmente verbalizadas como la red neuronal artificial tienen variedades de algoritmos de aprendizaje profundo.
Los tipos de redes neuronales también dependen mucho de cómo se enseña un modelo de aprendizaje automático, es decir, si se les está enseñando algo primero o si están aprendiendo un conjunto de patrones. Algunos de los tipos se mencionan a continuación.
1. Red neuronal feed-forward:
Este es el tipo de arquitectura más básico y común utilizado en las aplicaciones prácticas de la red neuronal. La primera capa es la capa de entrada y la última capa es la capa de salida y, entre ellas, tenemos algunas capas ocultas. Si la capa oculta es más de una, a esa red se le llama red neuronal profunda. En esto, las actividades de las neuronas (función matemática) en cada capa son una función no lineal de las actividades en la capa de abajo.
2. Redes recurrentes:
Este tipo de red, mucho más poderosa y compleja que la red de avance, consiste en ciclos dirigidos en su gráfico de conexión, lo que significa que a veces se puede aterrizar en el mismo lugar donde comenzó siguiendo las flechas que lo hacen muy difícil. Entrenar el modelo de aprendizaje automático. Son los más realistas biológicamente.
3. Red simétricamente conectada:
Esto es algo similar a la red mencionada anteriormente, pero las conexiones entre las unidades son simétricas, es decir, tienen el mismo peso en ambas direcciones. Si hay un nodo asimétrico, entonces ese tipo de patrón es mucho más fácil de analizar y aprender.
4. Red neuronal convolucional:
Estos son uno de los tipos más populares utilizados, particularmente en el campo del reconocimiento de imágenes. Este tipo específico de algoritmo de red neuronal se ha utilizado en muchas de las aplicaciones más avanzadas de la IA, como el reconocimiento facial, la digitalización de textos y el procesamiento de lenguaje natural .
¿Qué Es El Aprendizaje Profundo?
En realidad, Aprendizaje profundo es el nombre que se usa para "redes neuronales apiladas" significa redes compuestas de varias capas. Es un subcampo de aprendizaje automático centrado en algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales y es por eso que ambos términos están relacionados entre sí.
Si eres un principiante en el campo del aprendizaje profundo o tienes poca experiencia con las redes neuronales, entonces puedes estar confundido para que todos al principio, pero confía en mí, este es uno de esos temas que te permitirán pensar más en el campo de la computación. .
Además, lea: Diferencia entre la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
El aprendizaje profundo es capaz de resolver casi cualquier problema relacionado con la comprensión de la máquina, incluida la clasificación de datos, su agrupación o la realización de predicciones sobre ellos.
- Clasificación: Esto significa clasificar o categorizar el tipo de datos recopilados, por ejemplo; la imagen representa un perro; este correo electrónico parece spam; esta accion es verdadera
- Agrupación: Estos también suena algo así como una clasificación, por ejemplo; Este documento es probablemente lo que el usuario X está buscando.
- Predicciones: contar algo por adelantado, por ejemplo; dada la actividad de su blog, el cliente 'ABC' parece que comprará este producto.
En el diagrama anterior, las capas están hechas de nodos. Aquí, el nodo actúa como un marcador de posición donde todos los cálculos ocurren y los datos se almacenan. Un nodo agrega la entrada de los datos con un conjunto de coeficientes o pesos que aumentan o reducen esa entrada, asignando así importancia a las entradas para la tarea que el algoritmo está tratando de aprender. Aquí, una cosa es lo más importante a tener en cuenta, es decir
“ ¿Qué tipo de problemas resuelve el aprendizaje profundo, y puede resolver el problema que estamos buscando? "
- ¿Qué resultados nos importaron? Esos resultados se denominan etiquetas y podrían aplicarse a los datos: por ejemplo; verdadero o falso en las aplicaciones GATE, Rose o not_Rose en caso de detección de flores, healthy_patient o unhealthy_patient en el proceso de revisión del paciente.
- ¿Tenemos los datos para acompañar esas etiquetas? Es decir, ¿puedo encontrar datos etiquetados o datos no etiquetados o puedo crear un conjunto de datos etiquetados, donde Rose ha sido etiquetada como Rose, para enseñar a un algoritmo la correlación entre etiquetas y entradas?
Eclipse Deeplearning4j es una de las bibliotecas utilizadas comercialmente en aprendizaje profundo que se distribuye en la naturaleza y está escrita para Java y Scala.
DL4J lleva la inteligencia artificial a los entornos empresariales para su uso en GPU y CPU distribuidas. Deeplearning4j fue escrito originalmente por Skymind en 2014 y en 2017 se unió a la base Eclipse para software de código abierto.
Datos Utilizados Para Deep Learning
Como todo depende de la selección de los datos correctos para que pueda aplicar el aprendizaje profundo en varios modelos de aprendizaje automático, la mayoría depende del problema que intenta resolver.
El aprendizaje profundo se puede aplicar a cualquier tipo de datos. Los tipos de datos con los que trabaja, y los datos que recopila, o cualquier información que piense en el modelo de aprendizaje automático para aprender. Algunos de los datos que se pueden usar se mencionan a continuación.
- Sonido (Reconocimiento de Voz)
- Texto (Clasificación de revisiones)
- Imágenes (Visión por Computador)
- Series de Tiempo (Datos del Sensor, Actividad Web)
- Video (Detección de movimiento)
Características Importantes Del Aprendizaje Profundo
- El aprendizaje profundo es una gran red neuronal.
- El aprendizaje profundo es el aprendizaje de características jerárquicas
- Es escalable en varios dominios.
- Lo profundo básicamente significa una gran red neuronal artificial.
Conclusión
El mundo se está moviendo hacia esa era donde la inteligencia artificial dominará a la raza humana. Las semillas han sido arqueadas para que el futuro se vuelva real. A medida que avancemos y acumulemos más conocimientos sobre las diferentes técnicas de capacitación para el modelo de aprendizaje automático, la inteligencia de las máquinas crecerá, de modo que todas las tareas y trabajos que están bajo supervisión humana ya no tendrán que supervisar.
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