¿Qué es el aprendizaje profundo?
Un subconjunto de ML que utiliza redes neuronales multicapa para aprender representaciones de características jerárquicas a partir de datos sin procesar para el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje.
Summary
- Utiliza múltiples capas ocultas entre la entrada y la salida para aprender progresivamente representaciones abstractas, donde cada capa extrae características cada vez más complejas de píxeles o texto sin procesar.
- Potencia aplicaciones innovadoras, como la visión artificial (clasificación de imágenes, detección de objetos), el procesamiento del lenguaje natural (traducción, análisis de sentimientos) y el reconocimiento de voz.
- El entrenamiento requiere grandes conjuntos de datos etiquetados, recursos computacionales sustanciales (GPU/TPU) y técnicas como la retropropagación, la eliminación y la normalización por lotes para evitar el sobreajuste.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se ocupa de grandes cantidades de datos con algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro humano, por lo que los modelos de aprendizaje profundo se suelen conocer como las redes neuronales profundas. Es parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático basados en el aprendizaje de representaciones de datos, en oposición a los algoritmos tradicionales específicos de tareas.
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¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
En el aprendizaje profundo, un modelo informático aprende a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido. Realiza una tarea repetidamente y hace un pequeño ajuste para mejorar el resultado. Los modelos de aprendizaje profundo pueden superar el rendimiento a nivel humano. Los modelos se entrenan mediante un gran conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que contienen muchas capas. La parte más importante de una red neuronal de aprendizaje profundo es una capa de nodos computacionales llamados "neuronas". Cada neurona se conecta a todas las neuronas de la capa subyacente. Debido al "aprendizaje profundo", la red neuronal aprovecha al menos dos capas ocultas. La suma de las capas ocultas permite a los investigadores realizar cálculos más profundos. ¿Entonces, cómo funciona el algoritmo? La cuestión es que cada conexión tiene su peso o importancia, pero con la ayuda de las redes neuronales profundas podemos encontrar automáticamente las características más importantes para la clasificación. Esto se realiza con la ayuda de la función de activación que evalúa la forma en que debe tomar la señal para cada neurona, al igual que en el caso de un cerebro humano.
Tipos de capas de aprendizaje profundo:
- La capa de entrada de nodos recibe la información y la transfiere a los nodos subyacentes. Aquí, la red se fija en patrones de contraste local como importantes.
- Las capas de nodos ocultos son aquellas donde aparecen los cálculos. Esta es la capa que utiliza esos patrones de contraste local para fijarse en qué características se asemejan.
- Los resultados de los cálculos aparecerán en la capa de nodo de salida. En esta capa, las características se aplican a las plantillas.
Una red neuronal profunda puede crear características cada vez más complejas en cada una de las capas sucesivas.