Redes neuronales: en palabras simples sobre tecnología compleja

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Redes neuronales son las emocionantes tecnologías de nuestro tiempo. Quienes están capacitados en cantidades increíbles de datos y utilizan este conocimiento para resolver problemas complejos en áreas demandadas. Cada año crece el interés por las redes neuronales y las posibilidades que ofrecen son impresionantes.

En este artículo, veremos qué son las redes neuronales, cómo funcionan y qué tareas resuelven. También analizaremos el uso de redes neuronales en áreas que van desde el reconocimiento de patrones hasta el procesamiento del lenguaje natural, y veremos cómo ayuda AWS en el uso de redes neuronales. Si desea obtener más información sobre cómo las redes neuronales están cambiando nuestro mundo, lea el artículo hasta el final.

El contenido del artículo:

• ¿Qué es una red neuronal?
• ¿Por qué son necesarias las redes neuronales?
• Arquitectura de red neuronal
• Funcionamiento de la red neuronal
• Tipos de redes neuronales
• Entrenamiento de redes neuronales
• Aprendizaje profundo y redes neuronales
• Aplicación de redes neuronales
• AWS y redes neuronales
• Conclusión
• Preguntas frecuentes

¿Qué es una red neuronal?

red neuronal es un modelo matemático complejo que emula el trabajo de las neuronas en el cerebro humano y es capaz de procesar datos que antes eran inaccesibles para las computadoras. Cada neurona conectada en la red procesa las señales de entrada y las transmite. Por lo general, una red neuronal consta de tres capas: entrada, oculta y salida. La capa de entrada recibe datos que se envían a la entrada de la red neuronal. Las capas ocultas procesan estos datos y los pasan a la capa de salida, que da el resultado de la red.

Para procesar datos, una red neuronal utiliza operaciones matemáticas y métodos de aprendizaje. Cada neurona tiene su propio peso, que se ajusta durante el proceso de aprendizaje. Los datos se alimentan a la entrada de la red, que luego pasa a través de las capas y es procesado por neuronas. Durante el procesamiento, los datos pasan por operaciones matemáticas, donde los pesos de cada neurona se determinan y ajustan mediante métodos de entrenamiento. Una vez que los datos han pasado por las capas, se obtiene el resultado de la red neuronal.

Las redes neuronales encuentran aplicaciones en la visión artificial, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Gracias a la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, las redes neuronales encuentran patrones ocultos y resuelven problemas complejos que son inaccesibles para las computadoras.

¿Por qué son necesarias las redes neuronales?

El uso de redes neuronales se está volviendo popular. Se utilizan en campos como la medicina, las finanzas, la fabricación y la tecnología. Por ejemplo, las redes neuronales se utilizan para analizar datos médicos, predecir tendencias de mercado, controlar procesos de fabricación, reconocimiento de voz e imágenes y otras tareas.

La demanda de redes neuronales en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial es que permiten que una computadora aprenda de los datos y produzca resultados que son incluso mejores que los obtenidos de una persona. Por ejemplo, las redes neuronales aprenden de una cantidad impresionante de datos, lo que les permite encontrar patrones y hacer predicciones basadas en esa información. Además, se adaptan a las condiciones cambiantes y mejoran el rendimiento con el tiempo.

Las redes neuronales resuelven problemas que tradicionalmente se resolvían solo con la ayuda de la inteligencia humana, pero que ahora se resuelven automáticamente. Aumentar la productividad y la precisión del trabajo en las industrias y mejorar la calidad de vida de las personas.

Arquitectura de red neuronal

Arquitectura de red neuronal es la estructura y organización de elementos que consisten en neuronas interconectadas. Las neuronas se agrupan en capas que procesan secuencialmente los datos de entrada y generan resultados de salida. La organización de las capas varía según la tarea específica, su número y tipo de funciones de activación también pueden variar.

Función de activación es una transformación no lineal que se aplica a la suma de las entradas ponderadas de cada neurona. Las funciones de activación pueden ser de los siguientes tipos, como sigmoidales, tangentes hiperbólicas o ReLU. La elección de la función de activación depende de la tarea y las propiedades de los datos de entrada.

Suma ponderada y sesgo (sesgo) son los elementos utilizados en cada neurona para procesar las señales de entrada y generar un resultado de salida. Las señales de entrada se multiplican por los pesos apropiados, después de lo cual se realiza la suma. Luego se agrega un sesgo (sesgo) a la suma, y el resultado se pasa a la función de activación. La suma ponderada y el sesgo (sesgo) regulan la contribución de cada neurona a la formación de resultados de salida y son la base para entrenar la red neuronal.

Funcionamiento de la red neuronal

El funcionamiento de una red neuronal se basa en dos procesos: propagación hacia adelante y propagación hacia atrás de un error (propagación hacia atrás). El proceso de propagación hacia adelante comienza con los datos de entrada que se envían a la capa de entrada de la red. Luego, los datos pasan por las capas ocultas, donde sus valores se procesan mediante funciones de activación y, finalmente, los datos llegan a la capa de salida, donde se obtiene la respuesta.

La retropropagación es un proceso que permite que la red ajuste los pesos para reducir el error. En este caso, los errores en la capa de salida se propagan a través de las capas ocultas y cada neurona ajusta el peso de acuerdo con la contribución al error total.

Los métodos de optimización se utilizan para mejorar el rendimiento de la red neuronal. El primero de estos métodos es el descenso de gradiente, que minimiza la función de pérdida. También se utilizan métodos de regularización, que ayudan a evitar el sobreajuste de la red, y métodos de inicialización de peso, que comienzan a entrenar la red con los valores de peso deseados.

Tipos de redes neuronales

Hay tipos de redes neuronales, cada una de las cuales está dirigida a resolver un problema determinado.

• El primer tipo común son las redes neuronales totalmente conectadas (FFN). En el que cada neurona de una capa está conectada a las neuronas de la siguiente capa.
• Otro tipo son las redes neuronales convolucionales (CNN), que procesan imágenes utilizando filtros para extraer características.
• Las redes neuronales recurrentes (RNN) operan con datos secuenciales, como señales de audio o textos.
• Las redes adversarias generativas (GAN) se utilizan para generar nuevos datos que se extraen de manera realista.
• Los codificadores automáticos se utilizan para reducir la dimensión de los datos y comprimir la información.
• También existen redes especiales para procesamiento de sonido y texto. Por ejemplo, las redes neuronales recurrentes con memoria a corto plazo (LSTM) para trabajar con datos de voz y redes recurrentes con celdas GRU para procesamiento de texto.

Cada tipo de red neuronal tiene ventajas y desventajas, y la elección de un tipo particular depende de la tarea en cuestión. Por lo tanto, para lograr resultados, es importante estudiar cuidadosamente las características de cada tipo y elegir el adecuado para una tarea en particular.

Entrenamiento de redes neuronales

Entrenamiento de redes neuronales es el proceso de aprendizaje de una computadora basado en un conjunto de datos. Lo que le permite reconocer y clasificar la información. Hay tres tipos de entrenamiento de redes neuronales: supervisado, no supervisado y de refuerzo.

• El aprendizaje supervisado es un tipo común de aprendizaje para las redes neuronales. En este caso, para cada valor de entrada hay un valor de salida correspondiente. El modelo se entrena en pares de entrada-salida hasta que pueda clasificar correctamente los nuevos datos.
• A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado no tiene un resultado exacto. En cambio, la red neuronal busca patrones generales en los datos para clasificarlos. Este tipo se utiliza en problemas de agrupamiento, análisis asociativo y reducción de dimensionalidad.
• El aprendizaje por refuerzo es el entrenamiento de una red neuronal basada en una recompensa o penalización. En este tipo, la red neuronal toma decisiones basadas en el estado actual. Luego recibe una recompensa o una penalización, dependiendo de qué tan bien haya hecho la tarea. Un ejemplo de tal entrenamiento sería el control de un robot.

Los problemas de overfitting y underfitting son los principales problemas en el entrenamiento de redes neuronales. El sobreajuste ocurre cuando una red neuronal se ajusta a los datos de entrenamiento y no generaliza a nuevos datos. El ajuste insuficiente se produce cuando una red neuronal no se ajusta correctamente a los datos de entrenamiento y no se generaliza a nuevos datos. Estos problemas se resuelven utilizando técnicas de regularización. Por ejemplo, agregar ruido aleatorio a los datos o reducir la cantidad de parámetros libres en el modelo.

Aprendizaje profundo y redes neuronales

Aprendizaje profundo es una sección de aprendizaje automático que está diseñada para crear modelos que pueden resolver problemas complejos en el campo del reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el control de voz. Dicho entrenamiento utiliza redes neuronales artificiales con una gran cantidad de capas ocultas para extraer automáticamente características de los datos. Esto permite que los modelos logren una precisión total en las tareas. Donde, por ejemplo, los métodos tradicionales de aprendizaje automático muestran una precisión reducida.

El aprendizaje profundo encuentra aplicación en áreas como la medicina, las finanzas, la publicidad, el arte.

• En medicina, la formación se utiliza para diagnosticar enfermedades, analizar imágenes médicas. Y también para procesar grandes volúmenes de datos médicos.
• En finanzas, se utiliza para análisis de mercado, pronósticos de precios de acciones y procesamiento de solicitudes de préstamos.
• En publicidad, se utiliza para personalizar campañas publicitarias y definir estrategias.

Para implementar dicho entrenamiento, se utilizan bibliotecas como TensorFlow y PyTorch.

• TensorFlow es una biblioteca de Google para construir y entrenar redes neuronales artificiales.
• PyTorch es una biblioteca de código abierto de Facebook. Lo que proporciona el potencial para crear y entrenar redes neuronales.

Ambas bibliotecas proporcionan herramientas para la construcción de modelos, la gestión del aprendizaje y el análisis de resultados. También tienen una comunidad de usuarios y recursos de aprendizaje.

Aplicación de redes neuronales

Las redes neuronales encuentran aplicación en vastas áreas debido a la capacidad de reconocer y procesar datos. Un ejemplo común sería el reconocimiento de patrones y las clasificaciones. Que se utiliza en medicina para diagnosticar enfermedades, en la industria automotriz para reconocer objetos en la carretera y en otras áreas.

Otra área en la que las redes neuronales muestran un rendimiento impresionante es el procesamiento del sonido y del habla. Las redes neuronales se utilizan para el reconocimiento de voz y la conversión de audio a texto. Todo esto los hace útiles en tareas exigentes, desde la transcripción de voz hasta la creación de asistentes de voz y dispositivos para personas con discapacidad auditiva.

Otro ejemplo de la aplicación de las redes neuronales es el procesamiento de textos y el lenguaje natural. Las redes neuronales se utilizan para la traducción automática, clasificación y resumen de textos. Y también para analizar el tono de los textos, lo cual es útil para rastrear la reputación de la marca en redes sociales y otras plataformas.

El procesamiento de imágenes y videos es otra área donde las redes neuronales se usan ampliamente. Las redes neuronales se utilizan para reconocer objetos en imágenes, determinar límites y texturas. Y también para crear filtros y efectos en tiempo real. En la producción de videos, las redes neuronales se utilizan para crear efectos especiales y animaciones.

Finalmente, la robótica y la automatización de fábricas son áreas donde las redes neuronales están encontrando más uso. Las redes neuronales se utilizan para entrenar robots y crear sistemas autónomos. Todo esto les permite realizar tareas complejas como reconocimiento de objetos, navegación y control de manipuladores. Además, las redes neuronales se utilizan para optimizar la producción y controlar los procesos de producción, lo que reduce el tiempo y los costos.

AWS y redes neuronales

Servicios web de Amazon (AWS) es una plataforma en la nube que brinda servicios para almacenar, procesar y analizar datos, incluidos servicios de aprendizaje profundo. La arquitectura en la nube de AWS permite a los desarrolladores e investigadores crear, implementar y escalar rápidamente recursos de capacitación de redes neuronales.

AWS proporciona servicios de aprendizaje profundo, incluidos Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference y Amazon EC2.

• Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático administrado que proporciona herramientas para entrenar, ajustar, depurar e implementar redes neuronales.
• Amazon Elastic Inference es un servicio que acelera el entrenamiento de redes neuronales mediante la inferencia de GPU sin tener que comprar sus propias GPU.
• Amazon EC2 son los recursos informáticos en la nube que se utilizan para entrenar redes neuronales.

Para ejecutar y configurar instancias de entrenamiento de redes neuronales en AWS, elija un tipo de instancia, un sistema operativo y un software. La elección del tipo de instancia depende del rendimiento requerido y la disponibilidad de recursos. El sistema operativo y el software se eligen en función de los requisitos de la aplicación y el entrenamiento de las redes neuronales.

Los casos prácticos de uso de los servicios de aprendizaje en AWS incluyen el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y el análisis de texto. Por ejemplo:

• Amazon Rekognition es un servicio que reconoce objetos, rostros y texto en imágenes y videos.
• Amazon Comprehend es un servicio de análisis de texto que extrae frases, temas y entidades clave de los textos.
• AWS proporciona una biblioteca, TensorFlow, que se utiliza para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados.

Conclusión

Las redes neuronales son herramientas en el campo del aprendizaje automático y se utilizan en áreas como el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento de textos. Las redes neuronales se pueden entrenar con y sin maestro, así como con la ayuda del aprendizaje por refuerzo. Los problemas de entrenamiento siguen siendo el sobreentrenamiento y el subentrenamiento.

El aprendizaje profundo es un tipo de entrenamiento de redes neuronales. En el que se lleva a cabo el entrenamiento de arquitecturas multicapa. Resuelve problemas complejos y se utiliza en áreas como el procesamiento de sonido y voz, procesamiento de texto y lenguaje natural, así como en robótica y automatización de fábricas.

Además, se encuentran en el mercado servicios como AWS, TensorFlow y PyTorch. Dichos servicios pueden lanzar y configurar instancias para entrenar redes neuronales. Estos servicios también brindan ejemplos prácticos de aplicaciones de aprendizaje profundo en áreas populares.

En el futuro, las redes neuronales seguirán evolucionando y encontrando nuevas aplicaciones en los campos. El desarrollo de tecnologías de aprendizaje profundo contribuirá a la creación de sistemas demandados. Así como la aceleración y automatización de procesos en las industrias y la vida pública.

Preguntas frecuentes

P: ¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es un modelo informático que imita el funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano. Consiste en muchas neuronas artificiales interconectadas que procesan entradas y generan salidas.

¿Para qué sirven las redes neuronales?

Las redes neuronales se utilizan para resolver los siguientes problemas, por ejemplo: reconocimiento de patrones; clasificación de datos; procesamiento de voz y sonido; procesamiento de texto y lenguaje natural; procesamiento de imágenes y videos; robótica y automatización de la producción.

¿Cómo funciona el entrenamiento de redes neuronales?

Las redes neuronales se entrenan enviando un conjunto de datos a la entrada y ajustando los pesos de las neuronas en el proceso de trabajar con estos datos. El objetivo del entrenamiento es lograr un mínimo de errores al trabajar con datos.

¿Qué lenguajes de programación se utilizan para trabajar con redes neuronales?

Para trabajar con redes neuronales se utilizan los siguientes lenguajes de programación, por ejemplo: Python, Java, C++, Matlab y otros.

P: ¿Cómo ayuda AWS con las redes neuronales?

AWS proporciona servicios para trabajar con redes neuronales, incluidos: Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMI, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly. Estos servicios pueden lanzar y configurar instancias para entrenar redes neuronales y usar modelos listos para usar para el procesamiento de datos.

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