Durante años, el aprendizaje profundo ha estado en los titulares de la tecnología. Y, es fácil de entender por qué.
Esta rama de la inteligencia artificial está transformando sectores que van desde la atención médica hasta la banca y el transporte, lo que permite avances antes impensables.
El aprendizaje profundo se basa en un conjunto de algoritmos sofisticados que aprenden a extraer y predecir patrones complicados a partir de volúmenes masivos de datos.
Veremos los 15 mejores algoritmos de aprendizaje profundo en esta publicación, desde redes neuronales convolucionales hasta redes adversas generativas y redes de memoria a corto plazo.
Esta publicación le dará información esencial sobre si usted es un principiante o experto en aprendizaje profundo.
1. Redes de Transformadores
Las redes de transformadores se han transformado visión de computadora y aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Analizan los datos entrantes y emplean procesos de atención para capturar relaciones de largo alcance. Esto los hace más rápidos que los modelos convencionales de secuencia a secuencia.
Las redes de transformadores se describieron por primera vez en la publicación "Attention Is All You Need" de Vaswani et al.
Constan de un codificador y un decodificador (2017). El modelo de transformador ha demostrado rendimiento en una variedad de aplicaciones NLP, que incluyen análisis de los sentimientos, categorización de texto y traducción automática.
Los modelos basados en transformadores también se pueden utilizar en la visión artificial para aplicaciones. Pueden realizar reconocimiento de objetos y subtítulos de imágenes.
2. Redes de memoria a corto plazo (LSTM)
Las redes de memoria a largo plazo (LSTM) son una forma de red neural especialmente construido para manejar entrada secuencial. Se les conoce como "largo a corto plazo" porque pueden recordar el conocimiento de hace mucho tiempo y al mismo tiempo olvidar información innecesaria.
Los LSTM operan a través de algunas "puertas" que gobiernan el flujo de información dentro de la red. Dependiendo de si la información se considera significativa o no, estas puertas pueden dejarla entrar o impedirla.
Esta técnica permite que los LSTM recuerden u olviden información de pasos de tiempo pasados, lo cual es fundamental para tareas como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales.
Los LSTM son extremadamente beneficiosos en cualquier caso en el que tenga datos secuenciales que deban evaluarse o pronosticarse. A menudo se utilizan en software de reconocimiento de voz para convertir palabras habladas en texto, o en bolsa de valores análisis para pronosticar precios futuros basados en datos anteriores.
3. Mapas autoorganizados (SOM)
Los SOM son una especie de artificial red neuronal que puede aprender y representar datos complicados en un entorno de baja dimensión. El método opera transformando datos de entrada de alta dimensión en una cuadrícula bidimensional, en la que cada unidad o neurona representa una parte diferente del espacio de entrada.
Las neuronas están unidas entre sí y crean una estructura topológica, lo que les permite aprender y ajustarse a los datos de entrada. Entonces, SOM se basa en el aprendizaje no supervisado.
El algoritmo no necesita datos etiquetados para aprender de En su lugar, utiliza las características estadísticas de los datos de entrada para descubrir patrones y correlaciones entre las variables.
Durante la etapa de entrenamiento, las neuronas compiten por ser la mejor indicación de los datos de entrada. Y se autoorganizan en una estructura significativa. Los SOM tienen una amplia gama de aplicaciones, incluido el reconocimiento de imagen y voz, la extracción de datos y el reconocimiento de patrones.
Son útiles para visualización de datos complicados, agrupar puntos de datos relacionados y detectar anomalías o valores atípicos.
4. Aprendizaje por refuerzo profundo
DeepDive Aprendizaje reforzado es una especie de aprendizaje automático en el que se entrena a un agente para que tome decisiones en función de un sistema de recompensas. Funciona permitiendo que el agente interactúe con su entorno y aprenda a través de prueba y error.
El agente es recompensado por cada acción que realiza, y su finalidad es aprender a optimizar sus beneficios a lo largo del tiempo. Esto puede usarse para enseñar a los agentes a jugar, conducir automóviles e incluso manejar robots.
Q-Learning es un conocido método de Aprendizaje por Refuerzo Profundo. Opera evaluando el valor de realizar una determinada acción en un estado particular y actualizando esa estimación a medida que el agente interactúa con el entorno.
Luego, el agente utiliza estas estimaciones para determinar qué acción es más probable que resulte en la mayor recompensa. Q-Learning se ha utilizado para educar a los agentes para que jueguen juegos de Atari, así como para mejorar el uso de energía en los centros de datos.
Deep Q-Networks es otro famoso método de aprendizaje de refuerzo profundo (DQN). Los DQN son similares a Q-Learning en el sentido de que estiman valores de acción utilizando una red neuronal profunda en lugar de una tabla.
Esto les permite enfrentarse a escenarios enormes y complicados con numerosas acciones alternativas. Los DQN se han utilizado para entrenar a los agentes para que jueguen juegos como Go y Dota 2, así como para crear robots que puedan aprender a caminar.
5. Redes neuronales recurrentes (RNN)
Los RNN son una especie de red neuronal que puede procesar datos secuenciales mientras mantiene un estado interno. Considérelo similar a una persona que lee un libro, donde cada palabra se digiere en relación con las anteriores.
Por lo tanto, los RNN son ideales para tareas como reconocimiento de voz, traducción de idiomas e incluso pronosticar la siguiente palabra en una frase.
Los RNN funcionan mediante el uso de bucles de retroalimentación para conectar la salida de cada paso de tiempo a la entrada del siguiente paso de tiempo. Esto permite que la red utilice información de pasos de tiempo anteriores para informar sus predicciones para pasos de tiempo futuros. Desafortunadamente, esto también significa que las RNN son vulnerables al problema del gradiente de desaparición, en el que los gradientes utilizados para el entrenamiento se vuelven muy pequeños y la red lucha por aprender relaciones a largo plazo.
A pesar de esta aparente restricción, los RNN han encontrado uso en una amplia gama de aplicaciones. Estas aplicaciones incluyen procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz e incluso producción musical.
traductor google, por ejemplo, emplea un sistema basado en RNN para traducir entre idiomas, mientras que Siri, el asistente virtual, utiliza un sistema basado en RNN para detectar la voz. Los RNN también se han utilizado para pronosticar los precios de las acciones y crear textos y gráficos realistas.
6. Redes de cápsulas
Capsule Networks es un nuevo tipo de diseño de red neuronal que puede identificar patrones y correlaciones en los datos de manera más efectiva. Organizan las neuronas en "cápsulas" que codifican ciertos aspectos de una entrada.
De esta manera pueden hacer predicciones más precisas. Capsule Networks extrae propiedades progresivamente complicadas de los datos de entrada mediante el empleo de numerosas capas de cápsulas.
La técnica de Capsule Networks les permite aprender representaciones jerárquicas de la entrada dada. Pueden codificar adecuadamente conexiones espaciales entre elementos dentro de una imagen mediante la comunicación entre cápsulas.
La identificación de objetos, la segmentación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural son aplicaciones de Capsule Networks.
Las Capsule Networks tienen el potencial de ser empleadas en conducción autónoma tecnologías Ayudan al sistema a reconocer y distinguir entre elementos como automóviles, personas y señales de tránsito. Estos sistemas pueden evitar colisiones al hacer predicciones más precisas sobre el comportamiento de los objetos en su entorno.
7. Codificadores automáticos variacionales (VAEs)
Los VAE son una forma de herramienta de aprendizaje profundo que se utiliza para el aprendizaje no supervisado. Al codificar datos en un espacio de menor dimensión y luego decodificarlos nuevamente al formato original, pueden aprender a detectar patrones en los datos.
¡Son como un mago que puede transformar un conejo en un sombrero y luego volver a ser un conejito! Los VAE son beneficiosos para generar imágenes o música realistas. Y pueden usarse para producir nuevos datos que son comparables a los datos originales.
Los VAE son similares a los decodificadores secretos. Pueden descubrir lo subyacente estructura de datos descomponiéndolo en partes más simples, de forma muy parecida a como se descompone un rompecabezas. Pueden utilizar esa información para crear nuevos datos que se parezcan al original después de haber ordenado las partes.
Esto puede ser útil para comprimir archivos enormes o producir gráficos nuevos o música en un estilo determinado. VAE también puede producir contenido nuevo, como noticias o letras de canciones.
8. Redes adversarias generativas (GAN)
Las GAN (Generative Adversarial Networks) son una forma de un sistema de aprendizaje profundo que genera nuevos datos que se asemejan al original. Operan entrenando dos redes: una generadora y una red discriminadora.
El generador produce nuevos datos que son comparables al original.
Y el discriminador intenta distinguir entre los datos originales y los creados. Las dos redes se entrenan en tándem, con el generador intentando engañar al discriminador y el discriminador intentando identificar apropiadamente los datos originales.
Considere las GAN como un cruce entre un falsificador y un detective. El generador funciona de manera similar a un falsificador, produciendo nuevas ilustraciones que se asemejan a las originales.
El discriminador actúa como un detective, tratando de distinguir entre una obra de arte genuina y una falsificación. Las dos redes se entrenan en tándem, con el generador mejorando para hacer falsificaciones plausibles y el discriminador mejorando para reconocerlas.
Las GAN tienen varios usos, que van desde la producción de imágenes realistas de humanos o animales hasta la creación de nueva música o escritura. También se pueden usar para el aumento de datos, lo que implica combinar datos producidos con datos reales para crear un conjunto de datos más grande para entrenar modelos de aprendizaje automático.
9. Redes Q profundas (DQN)
Deep Q-Networks (DQN) es una especie de algoritmo de aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones. Operan mediante el aprendizaje de una función Q que predice la recompensa esperada por realizar una determinada acción en una condición particular.
La función Q se enseña por ensayo y error, con el algoritmo intentando varias acciones y aprendiendo de los resultados.
Considéralo como un videojuego ¡personaje experimentando con varias acciones y descubriendo cuáles conducen al éxito! Los DQN entrenan la función Q utilizando una red neuronal profunda, lo que los convierte en herramientas efectivas para tareas difíciles de toma de decisiones.
Incluso han derrotado a campeones humanos en juegos como Go y ajedrez, así como en robótica y automóviles autónomos. Entonces, en general, los DQN trabajan aprendiendo de la experiencia para mejorar sus habilidades de toma de decisiones con el tiempo.
10. Redes de función de base radial (RBFN)
Las redes de función de base radial (RBFN) son un tipo de red neuronal que se utiliza para aproximar funciones y realizar tareas de clasificación. Operan transformando los datos de entrada en un espacio de mayor dimensión utilizando una colección de funciones de base radial.
La salida de la red es una combinación lineal de las funciones de base, y cada función de base radial representa un punto central en el espacio de entrada.
Los RBFN son especialmente efectivos para situaciones con interacciones complicadas de entrada y salida, y pueden enseñarse utilizando una amplia gama de técnicas, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado. Se han utilizado para cualquier cosa, desde predicciones financieras hasta reconocimiento de imágenes y voz y diagnósticos médicos.
Considere RBFN como un sistema GPS que utiliza una serie de puntos de anclaje para encontrar su camino a través de terrenos desafiantes. La salida de la red es una combinación de los puntos de anclaje, que representan las funciones de base radial.
Podemos navegar a través de información complicada y generar predicciones precisas sobre cómo resultará un escenario empleando RBFN.
11. Perceptrones multicapa (MLP)
Una forma típica de red neuronal llamada perceptrón multicapa (MLP) se utiliza para tareas de aprendizaje supervisado como clasificación y regresión. Funcionan apilando varias capas de nodos vinculados, o neuronas, y cada capa cambia de forma no lineal los datos entrantes.
En un MLP, cada neurona recibe información de las neuronas de la capa inferior y envía una señal a las neuronas de la capa superior. La salida de cada neurona se determina usando una función de activación, que le da a la red una no linealidad.
Son capaces de aprender representaciones sofisticadas de los datos de entrada ya que pueden tener varias capas ocultas.
Los MLP se han aplicado a una variedad de tareas, como el análisis de sentimientos, la detección de fraudes y el reconocimiento de voz e imágenes. Los MLP pueden compararse con un grupo de investigadores que trabajan juntos para resolver un caso difícil.
Juntos, pueden reconstruir los hechos y resolver el crimen a pesar de que cada uno tiene un área particular de especialidad.
12. Redes neuronales convolucionales (CNN)
Las imágenes y los videos se procesan mediante redes neuronales convolucionales (CNN), una forma de red neuronal. Funcionan empleando un conjunto de filtros aprendibles, o núcleos, para extraer características significativas de los datos de entrada.
Los filtros se deslizan sobre la imagen de entrada, ejecutando circunvoluciones para construir un mapa de características que captura aspectos esenciales de la imagen.
Dado que las CNN pueden aprender representaciones jerárquicas de las características de la imagen, son particularmente útiles para situaciones que involucran enormes volúmenes de datos visuales. Varias aplicaciones las han utilizado, como la detección de objetos, la categorización de imágenes y la detección de rostros.
Considere a CNN como un pintor que usa varios pinceles para crear una obra maestra. Cada pincel es un núcleo, y el artista puede construir una imagen compleja y realista mezclando muchos núcleos. Podemos extraer características significativas de las fotos y utilizarlas para pronosticar con precisión el contenido de la imagen mediante el uso de CNN.
13. Redes de creencias profundas (DBN)
Las DBN son una forma de red neuronal que se utiliza para tareas de aprendizaje no supervisadas, como la reducción de la dimensionalidad y el aprendizaje de características. Funcionan apilando varias capas de máquinas de Boltzmann restringidas (RBM), que son redes neuronales de dos capas capaces de aprender a reconstituir los datos de entrada.
Las DBN son muy beneficiosas para problemas de datos de alta dimensión porque pueden aprender una representación compacta y eficiente de la entrada. Se han utilizado para cualquier cosa, desde el reconocimiento de voz hasta la categorización de imágenes y el descubrimiento de fármacos.
Por ejemplo, los investigadores emplearon un DBN para estimar la afinidad de unión de los candidatos a medicamentos al receptor de estrógeno. El DBN se entrenó en una colección de características químicas y afinidades de unión, y fue capaz de predecir con precisión la afinidad de unión de nuevos fármacos candidatos.
Esto destaca el uso de DBN en el desarrollo de fármacos y otras aplicaciones de datos de alta dimensión.
14. Codificadores automáticos
Los codificadores automáticos son redes neuronales que se utilizan para tareas de aprendizaje no supervisadas. Su objetivo es reconstruir los datos de entrada, lo que implica que aprenderán a codificar la información en una representación compacta y luego la decodificarán de nuevo en la entrada original.
Los codificadores automáticos son muy efectivos para la compresión de datos, la eliminación de ruido y la detección de anomalías. También se pueden utilizar para el aprendizaje de funciones, donde la representación compacta del codificador automático se incorpora a una tarea de aprendizaje supervisado.
Considere a los codificadores automáticos como estudiantes que toman notas en clase. El estudiante escucha la conferencia y anota los puntos más relevantes de manera concisa y eficiente.
Posteriormente, el estudiante puede estudiar y recordar la lección usando sus notas. Un codificador automático, por otro lado, codifica los datos de entrada en una representación compacta que posteriormente puede emplearse para diferentes propósitos, como la detección de anomalías o la compresión de datos.
15. Máquinas Boltzmann restringidas (RBM)
Las RBM (Restricted Boltzmann Machines) son una especie de red neuronal generativa que se utiliza para tareas de aprendizaje no supervisadas. Están formados por una capa visible y una capa oculta, con neuronas en cada capa, enlazadas pero no dentro de la misma capa.
Los RBM se entrenan utilizando una técnica conocida como divergencia contrastiva, que implica cambiar los pesos entre las capas visibles y ocultas para optimizar la probabilidad de los datos de entrenamiento. Los RBM pueden crear datos nuevos después de haber sido entrenados mediante el muestreo de la distribución aprendida.
El reconocimiento de imagen y voz, el filtrado colaborativo y la detección de anomalías son aplicaciones que han empleado RBM. También se han utilizado en sistemas de recomendación para crear recomendaciones personalizadas aprendiendo patrones del comportamiento del usuario.
Los RBM también se han utilizado en el aprendizaje de características para crear una representación compacta y eficiente de datos de alta dimensión.
Resumen y desarrollos prometedores en el horizonte
Los métodos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), se encuentran entre los enfoques de inteligencia artificial más avanzados. Las CNN han transformado el reconocimiento de imágenes y audio, mientras que las RNN han avanzado significativamente en el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos secuenciales.
Es probable que el próximo paso en la evolución de estos enfoques se centre en mejorar su eficiencia y escalabilidad, permitiéndoles analizar conjuntos de datos más grandes y complicados, así como mejorar su interpretabilidad y capacidad para aprender de datos menos etiquetados.
El aprendizaje profundo tiene la posibilidad de permitir avances en campos como la salud, las finanzas y los sistemas autónomos a medida que avanza.
Deje un comentario