¿Alguna vez te has preguntado cómo un coche autónomo sabe cuándo detenerse en un semáforo en rojo o cómo tu teléfono puede identificar tu cara?
Aquí es donde entra en juego la Red Neural Convolucional o CNN para abreviar.
Una CNN es comparable a un cerebro humano que puede analizar imágenes para determinar qué sucede en ellas. ¡Estas redes pueden incluso detectar cosas que los humanos pasarían por alto!
En esta publicación, exploraremos CNN en el deep learning contexto. ¡Veamos qué nos puede ofrecer esta apasionante zona!
¿Qué es Deep Learning?
El aprendizaje profundo es una especie de inteligencia artificial. Permite que las computadoras aprendan.
El aprendizaje profundo procesa datos utilizando modelos matemáticos complicados. De modo que, una computadora puede detectar patrones y categorizar datos.
Después de entrenar con muchos ejemplos, también puede tomar decisiones.
¿Por qué nos interesan las CNN en el aprendizaje profundo?
Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un componente importante del aprendizaje profundo.
Permiten que las computadoras comprendan imágenes y otros datos visuales. Podemos entrenar a las computadoras para que detecten patrones e identifiquen objetos en función de lo que "ven" mediante el empleo de CNN en el aprendizaje profundo.
Las CNN actúan como los ojos del aprendizaje profundo, ayudando a las computadoras a comprender el entorno.
Inspiración de la arquitectura de Brain
Las CNN se inspiran en cómo el cerebro interpreta la información. Las neuronas artificiales, o nodos, en las CNN aceptan entradas, las procesan y entregan el resultado como salida, tal como lo hacen las neuronas cerebrales en todo el cuerpo.
Capa de entrada
La capa de entrada de un estándar red neural recibe entradas en forma de matrices, como píxeles de imagen. En las CNN, se proporciona una imagen como entrada a la capa de entrada.
Capas ocultas
Hay varias capas ocultas en las CNN, que utilizan las matemáticas para extraer características de la imagen. Hay varios tipos de capas, incluidas las unidades lineales rectificadas, completamente vinculadas, las capas de agrupación y de convolución.
Capa de convolución
La primera capa para extraer características de una imagen de entrada es la capa de convolución. La imagen de entrada se filtra y el resultado es un mapa de características que resalta los elementos clave de la imagen.
Agrupando más tarde
La capa de agrupación se utiliza para reducir el tamaño del mapa de características. Refuerza la resistencia del modelo a cambiar la ubicación de la imagen de entrada.
Capa de unidad lineal rectificada (ReLU)
La capa ReLU se emplea para dar al modelo no linealidad. La salida de la capa anterior es activada por esta capa.
Capa completamente conectada
La capa completamente conectada clasifica el elemento y le asigna una identificación única en la capa de salida que es la capa completamente conectada.
Las CNN son redes Feedforward
Los datos solo fluyen de las entradas a las salidas de una manera. Su arquitectura está inspirada en la corteza visual del cerebro, que se compone de capas alternas de células básicas y sofisticadas.
¿Cómo se entrenan las CNN?
Considere que está tratando de enseñarle a una computadora a identificar un gato.
Le muestra muchas imágenes de gatos mientras dice: "Aquí hay un gato". Después de ver suficientes imágenes de gatos, la computadora comienza a reconocer características como orejas puntiagudas y bigotes.
La forma en que opera CNN es bastante similar. Se muestran varias fotografías en la computadora y se dan los nombres de las cosas en cada imagen.
Sin embargo, CNN divide las imágenes en partes más pequeñas, como regiones. Y aprende a identificar características en esas regiones en lugar de solo ver las imágenes como un todo.
Entonces, la capa inicial de la CNN solo puede detectar características básicas como bordes o esquinas. Luego, la siguiente capa se basa en eso para reconocer características más detalladas como formas o texturas.
Las capas siguen ajustando y perfeccionando esas cualidades a medida que la computadora ve más imágenes. Continúa hasta que se vuelve muy hábil para identificar cualquier cosa en la que haya sido entrenado, ya sean gatos, caras o cualquier otra cosa.
Una poderosa herramienta de aprendizaje profundo: cómo las CNN transformaron el reconocimiento de imágenes
Al identificar y dar sentido a los patrones en las imágenes, las CNN han transformado el reconocimiento de imágenes. Dado que proporcionan resultados con un alto grado de precisión, las CNN son la arquitectura más eficiente para las aplicaciones de clasificación, recuperación y detección de imágenes.
Con frecuencia producen excelentes resultados. Además, señalan e identifican con precisión objetos en fotografías en aplicaciones del mundo real.
Encontrar patrones en cualquier parte de una imagen
No importa dónde aparezca un patrón en una imagen, las CNN están diseñadas para reconocerlo. Pueden extraer automáticamente las características visuales de cualquier ubicación en una imagen.
Esto es posible gracias a su habilidad conocida como “invariancia espacial”. Al simplificar el proceso, las CNN pueden aprender directamente de las fotos sin necesidad de extraer características humanas.
Más velocidad de procesamiento y menos memoria utilizada
Las CNN procesan las imágenes de manera más rápida y eficiente que los procesos tradicionales. Este es el resultado de las capas de agrupación, que reducen el número de parámetros necesarios para procesar una imagen.
De esta manera, reducen el uso de memoria y los costos de procesamiento. Muchas áreas usan CNN, como; Reconocimiento facial, categorización de video y análisis de imágenes. Incluso están acostumbrados clasificar galaxias.
Ejemplos de la vida real
Imágenes de Google es un uso de las CNN en el mundo real que las emplea para identificar personas y objetos en imágenes. Además, Azure y Amazon proporcionar API de reconocimiento de imágenes que etiquetan e identifican objetos mediante CNN.
La plataforma de aprendizaje profundo proporciona una interfaz en línea para entrenar redes neuronales utilizando conjuntos de datos, incluidas tareas de reconocimiento de imágenes. Dígitos de NVIDIA.
Estas aplicaciones muestran cómo se pueden usar las CNN para una variedad de tareas, desde casos de uso comercial a pequeña escala hasta organizar las propias fotos. Se pueden pensar muchos más ejemplos.
¿Cómo evolucionarán las redes neuronales convolucionales?
La atención médica es una industria fascinante en la que se espera que las CNN tengan una influencia significativa. Por ejemplo, podrían usarse para evaluar imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas. Pueden ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades de manera más rápida y precisa.
Los automóviles autónomos son otra aplicación interesante en la que las CNN pueden utilizarse para la identificación de objetos. Puede mejorar qué tan bien los vehículos entienden y reaccionan a su entorno.
Un número creciente de personas también está interesada en crear estructuras de CNN que sean más rápidas y efectivas, incluidas las CNN móviles. Se espera que se utilicen en dispositivos de bajo consumo como teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles.
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