Índice del Contenido[Esconder][Espectáculo]
El concepto de que los robots son más inteligentes que los humanos ha capturado nuestra imaginación colectiva desde que existe la ciencia ficción.
Sin embargo, si bien la inteligencia artificial (IA) aún no ha alcanzado ese nivel, hemos logrado avances significativos en la generación de inteligencia artificial, como lo demuestran las pruebas de Google, Tesla y Uber con automóviles autónomos.
La escalabilidad y la utilidad de Deep Learning, el enfoque de aprendizaje automático que permite este avance técnico, es en parte responsable de la transición exitosa de la IA de las universidades y los laboratorios de investigación a los productos.
La próxima revolución informática se basará en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y máquina de aprendizaje.
Estas tecnologías se basan en la capacidad de discernir patrones y luego pronosticar eventos futuros en función de los datos recopilados en el pasado. Esto explica por qué Amazon crea ideas cuando compras en línea o cómo Netflix sabe que te gustan las películas horribles de los 1980.
Aunque las computadoras que usan conceptos de IA a veces se denominan "inteligentes", la mayoría de estos sistemas no aprenden por sí mismos; se requiere interacción humana.
Los científicos de datos preparan las entradas eligiendo las variables que se aplicarán en análisis predictivo. El aprendizaje profundo, por otro lado, puede realizar esta función automáticamente.
Esta publicación sirve como guía de campo para cualquier amante de los datos interesado en aprender más sobre el aprendizaje profundo, su amplitud y potencial futuro.
¿Qué es Deep Learning?
El aprendizaje profundo se puede considerar como un subconjunto del aprendizaje automático.
Es un campo que se basa en el autoaprendizaje y la mejora mediante el examen de algoritmos informáticos.
El aprendizaje profundo, a diferencia del aprendizaje automático, funciona con tecnología artificial. redes neuronales, que se supone que imitan la forma en que las personas piensan y aprenden. Hasta hace poco, las redes neuronales tenían una complejidad restringida debido a las limitaciones de potencia de las computadoras.
Sin embargo, los avances en el análisis de Big Data han permitido redes neuronales más grandes y poderosas, lo que permite a las computadoras monitorear, comprender y responder a situaciones complicadas más rápido que las personas.
Recomendamos leer - Explicación de la arquitectura de la red neuronal de Tesla
La categorización de imágenes, la traducción de idiomas y el reconocimiento de voz se han beneficiado del aprendizaje profundo. Puede abordar cualquier problema de reconocimiento de patrones sin necesidad de interacción humana.
Es esencialmente un tres o más capas red neural. Estas redes neuronales buscan imitar la actividad del cerebro humano, aunque con un éxito limitado, permitiéndole “aprender” de enormes volúmenes de datos.
Si bien una sola capa de una red neuronal aún puede producir predicciones aproximadas, más capas ocultas pueden ayudar a optimizar y ajustar la precisión.
¿Qué es la red neuronal?
Las redes neuronales artificiales se basan en redes neuronales vistas en el cerebro humano. Por lo general, una red neuronal se compone de tres capas.
Los tres niveles son entrada, salida y oculto. Una red neuronal en acción se ve en el siguiente diagrama.
Como la red neuronal que se muestra arriba solo tiene una capa oculta, se denomina "red neuronal superficial".
Se agregan más capas ocultas a tales sistemas para formar estructuras más sofisticadas.
¿Qué es la red profunda?
En una red profunda, se agregan muchas capas ocultas.
Entrenar tales diseños se vuelve cada vez más complicado a medida que aumenta la cantidad de capas ocultas en la red, no solo en cuanto al tiempo requerido para entrenar adecuadamente la red sino también en términos de los recursos requeridos.
A continuación se muestra una red profunda con una entrada, cuatro capas ocultas y una salida.
¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
Las redes neuronales están formadas por capas de nodos, de forma similar a como las neuronas forman el cerebro humano. Los nodos de capas individuales están vinculados a nodos en capas vecinas.
El número de capas en una red indica su profundidad. Una sola neurona en el cerebro humano recibe miles de mensajes.
Las señales se mueven entre nodos en una red neuronal artificial, que les asigna pesos.
Un nodo con un peso más alto tiene un mayor impacto en los nodos debajo de él. La última capa combina las entradas ponderadas para proporcionar una salida.
Los sistemas de aprendizaje profundo necesitan un hardware fuerte debido a la gran cantidad de datos que manejan y los numerosos cálculos matemáticos sofisticados involucrados.
Los cálculos de entrenamiento de aprendizaje profundo, incluso con una tecnología tan sofisticada, pueden llevar semanas.
Los sistemas de aprendizaje profundo requieren una cantidad significativa de datos para proporcionar resultados correctos; por lo tanto, la información se alimenta en forma de conjuntos de datos masivos.
Al procesar datos, las redes neuronales artificiales pueden clasificar la información en función de las respuestas a una secuencia de preguntas binarias de sí o falso que implican cálculos matemáticos muy complicados.
Un algoritmo de reconocimiento facial, por ejemplo, aprende a identificar y reconocer los bordes y las líneas de las caras.
Luego, elementos más significativos de rostros y, finalmente, representaciones completas de rostros.
El algoritmo se entrena a sí mismo con el tiempo, lo que aumenta la probabilidad de obtener las respuestas correctas.
En esta situación, el algoritmo de reconocimiento facial reconocerá los rostros de forma más correcta con el tiempo.
Aprendizaje Profundo VS Aprendizaje Automático
¿En qué se diferencia el aprendizaje profundo del aprendizaje automático si es un subconjunto de este?
El aprendizaje profundo se diferencia del aprendizaje automático tradicional en los tipos de datos que utiliza y los métodos que utiliza para aprender.
Para crear predicciones, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos estructurados y etiquetados, lo que significa que ciertas características se especifican a partir de los datos de entrada del modelo y se agrupan en tablas.
Esto no implica necesariamente que no emplee datos no estructurados; más bien, si lo hace, generalmente pasa por un procesamiento previo para ponerlo en un formato estructurado.
El aprendizaje profundo elimina parte del preprocesamiento de datos que generalmente implica el aprendizaje automático.
Estos algoritmos pueden ingerir e interpretar datos no estructurados, como texto e imágenes, así como automatizar la extracción de características, lo que reduce la dependencia de especialistas humanos.
Imaginemos que tenemos una colección de imágenes de varias mascotas que queremos organizar en categorías como "gato", "perro", "hámster", etc.
Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden determinar qué rasgos (como las orejas) son más esenciales para separar a un animal de otro. Esta jerarquía de características la determina manualmente un especialista humano en aprendizaje automático.
Luego, el sistema de aprendizaje profundo cambia y se adapta a la precisión a través de descenso de gradiente y retropropagación, lo que le permite generar predicciones más precisas sobre una nueva instantánea de un animal.
Aplicaciones de aprendizaje profundo
1. Chatbots
Los chatbots pueden solucionar los problemas de los clientes en cuestión de segundos. Un chatbot es un inteligencia artificial (AI) herramienta que le permite comunicarse en línea a través de texto o texto a voz.
Puede comunicarse y realizar actos de la misma manera que lo hacen los humanos. Los chatbots se utilizan ampliamente en el servicio de atención al cliente, el marketing en redes sociales y la mensajería instantánea de clientes.
Responde a tus entradas con respuestas automáticas. Genera muchas formas de respuestas utilizando técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
2. Coches autónomos
El aprendizaje profundo es el factor principal detrás de que los autos sin conductor se conviertan en una realidad.
Un millón de conjuntos de datos se cargan en un sistema para crear un modelo, entrenar las máquinas para aprendery luego evaluar los resultados en un entorno seguro.
el uber Inteligencia Artificial Labs en Pittsburgh no solo está tratando de hacer que los autos sin conductor sean más comunes, sino también de integrar numerosas funciones inteligentes, como las posibilidades de entrega de alimentos, con el uso de autos sin conductor.
La preocupación más apremiante para el desarrollo de vehículos autónomos es lidiar con eventos imprevistos.
Un ciclo continuo de pruebas e implementación, típico de los algoritmos de aprendizaje profundo, garantiza una conducción segura, ya que está expuesta a millones de escenarios cada vez más.
3 Asistente virtual
Los asistentes virtuales son programas basados en la nube que reconocen los comandos de voz en lenguaje natural y hacen cosas en su nombre.
Los asistentes virtuales como Amazon Alexa, Cortana, Siri y Google Assistant son ejemplos comunes.
Para aprovechar al máximo su potencial, requieren dispositivos conectados a Internet. Cuando se le da un comando al asistente, tiende a brindar una mejor experiencia basada en encuentros anteriores que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo.
4. Entretenimiento
Empresas como Netflix, Amazon, YouTube y Spotify brindan sugerencias de películas, canciones y videos apropiados a sus clientes para mejorar su experiencia.
Deep Learning es responsable de todo esto.
Las empresas de transmisión en línea brindan recomendaciones de productos y servicios basadas en el historial de navegación, los intereses y la actividad de una persona.
Algoritmos de aprendizaje profundo también se utilizan para producir subtítulos automáticamente y agregar sonido a las películas mudas.
5. Robótica
El aprendizaje profundo se emplea ampliamente en el desarrollo de robots que pueden realizar trabajos similares a los humanos.
Los robots con tecnología de aprendizaje profundo emplean actualizaciones en tiempo real para detectar barreras en su ruta y organizar rápidamente su curso.
Se puede utilizar para transportar cosas en hospitales, fábricas, almacenes, gestión de inventario, fabricación de productos, etc.
Los robots de Boston Dynamics responden a los humanos cuando son empujados. Pueden vaciar un lavaplatos, pueden levantarse cuando se caen y pueden realizar una variedad de otras actividades.
6. Cuidado De La Salud
Los médicos no pueden estar con sus pacientes las XNUMX horas, pero una cosa que casi siempre tenemos con nosotros son nuestros teléfonos.
El aprendizaje profundo también permite que las tecnologías médicas analicen los datos de las imágenes que capturamos y los datos de movimiento para descubrir posibles problemas de salud.
El programa de visión por computadora de AI, por ejemplo, utiliza estos datos para seguir los patrones de movimiento de un paciente para pronosticar caídas y cambios en el estado mental.
El aprendizaje profundo también se ha utilizado para identificar el cáncer de piel mediante fotografías y mucho más.
7. Procesamiento del lenguaje natural
El desarrollo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los robots lean las comunicaciones y obtengan significado de ellas.
No obstante, el enfoque puede simplificarse demasiado, al no tener en cuenta las formas en que las palabras se unen para afectar el significado o el propósito de una frase.
El aprendizaje profundo ayuda a los procesadores de lenguaje natural a reconocer patrones más complejos en frases y ofrecer interpretaciones más precisas.
8. Visión por computadora
El aprendizaje profundo intenta replicar cómo la mente humana procesa la información y reconoce patrones, lo que lo convierte en un método ideal para entrenar aplicaciones de inteligencia artificial basadas en la visión.
Esos sistemas pueden tomar una sucesión de conjuntos de fotos etiquetadas y aprender a reconocer elementos como aviones, caras y armamento usando modelos de aprendizaje profundo.
Aprendizaje profundo en acción
Además de que su servicio de transmisión de música favorito le recomiende canciones que le podrían gustar, ¿cómo está cambiando el aprendizaje profundo la vida de las personas?
Resulta que el aprendizaje profundo se está abriendo camino en una amplia gama de aplicaciones. Cualquiera que use Facebook notará que cuando publica nuevas imágenes, el sitio social reconoce y etiqueta con frecuencia a sus amigos.
El aprendizaje profundo se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz por parte de asistentes digitales como Siri, Cortana, Alexa y Google Now.
La traducción en tiempo real se proporciona a través de Skype. Muchos servicios de correo electrónico han avanzado en su capacidad para detectar mensajes de spam antes de que lleguen a la bandeja de entrada.
PayPal ha utilizado el aprendizaje profundo para evitar pagos fraudulentos. CamFind, por ejemplo, le permite tomar una foto de cualquier objeto y, mediante la tecnología de búsqueda visual móvil, determinar de qué se trata.
Google, en particular, está utilizando el aprendizaje profundo para proporcionar soluciones. AlphaGo, un programa informático desarrollado por Google Deepmind, ha derrotado a los actuales campeones de Go.
WaveNet, desarrollado por DeepMind, puede crear un habla que suene más natural que los sistemas de habla disponibles actualmente. Para traducir idiomas orales y textuales, Google Translate emplea aprendizaje profundo y reconocimiento de imágenes.
Cualquier foto se puede identificar usando Google Planet. Para ayudar en el desarrollo de aplicaciones de IA, Google creó el Aprendizaje profundo de Tensorflow base de datos de programas
Futuro del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un tema inevitable cuando se habla de tecnología. No hace falta decir que el aprendizaje profundo se ha convertido en uno de los elementos más cruciales de la tecnología.
Las organizaciones solían ser las únicas interesadas en tecnologías como IA, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, etc. Las personas también se están interesando en este elemento de la tecnología, particularmente en el aprendizaje profundo.
Una de las muchas razones por las que el aprendizaje profundo está recibiendo tanta atención es su capacidad para permitir mejores decisiones basadas en datos y, al mismo tiempo, mejorar la precisión de las predicciones.
Las herramientas, las bibliotecas y los lenguajes de desarrollo de aprendizaje profundo podrían muy bien convertirse en componentes habituales de cualquier conjunto de herramientas de desarrollo de software en unos pocos años.
Estos conjuntos de herramientas actuales allanarán el camino para el diseño, la configuración y la capacitación simples de nuevos modelos.
Transformación de estilo, etiquetado automático, creación musical, y otras tareas serían mucho más fáciles de hacer con estas habilidades.
La demanda de codificación rápida nunca ha sido mayor.
Los desarrolladores de aprendizaje profundo utilizarán cada vez más entornos de desarrollo integrados, abiertos y basados en la nube que permitan el acceso a una amplia gama de bibliotecas de algoritmos listas para usar y conectables en el futuro.
¡El aprendizaje profundo tiene un futuro muy brillante!
El beneficio de un red neural es que sobresale en el manejo de grandes cantidades de datos heterogéneos (piense en todo con lo que nuestro cerebro tiene que lidiar, todo el tiempo).
Esto es especialmente cierto en nuestra era de poderosos sensores inteligentes, que pueden recopilar cantidades masivas de datos. Los sistemas informáticos tradicionales se esfuerzan por tamizar, categorizar y sacar conclusiones de tantos datos.
Conclusión
Aprendizaje profundo poderes la mayoría de las soluciones de inteligencia artificial (IA) que pueden mejorar la automatización y análisis de los empleados.
La mayoría de las personas entran en contacto con el aprendizaje profundo a diario cuando utilizan Internet o sus teléfonos móviles.
El aprendizaje profundo se utiliza para producir subtítulos para videos de YouTube. Realice el reconocimiento de voz en teléfonos y altavoces inteligentes.
Dar identificación facial para imágenes y permitir automóviles autónomos, entre muchos otros usos.
Y, a medida que los científicos de datos y los académicos abordan problemas cada vez más complicados proyectos de aprendizaje profundo utilizando marcos de aprendizaje profundo, este tipo de inteligencia artificial se convertirá en una parte cada vez más importante de nuestra vida diaria.
Deje un comentario