aprendizaje profundo

Introducción al aprendizaje profundo

En este tutorial procuraremos realizar una Introducción al aprendizaje profundo ( deep learning ) para que puedas entender como función y su potencial para aplicación en la toma de decisiones.


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Objetivos del tutorial sobre aprendizaje profundo

Este tutorial procura proporcionar una introducción a los algoritmos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones en diversos campos de actividad. El tutorial cubrirá los fundamentos del aprendizaje profundo, incluyendo su funcionamiento subyacente, arquitecturas de redes neuronales y marcos populares utilizados para su implementación.

Además, discutiremos algunos de los tipos más comunes de modelos de aprendizaje profundo y exploraremos aplicaciones del mundo real de estas técnicas para resolver problemas complejos

El aprendizaje profundo es una herramienta esencial para la ciencia de datos y el aprendizaje automático porque permite descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos. Comprender los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje profundo permite identificar problemas adecuados que se pueden resolver con el aprendizaje profundo, que luego puedes aplicar a tus propios proyectos o investigaciones.

Aprender deep learning puede ser increíblemente beneficioso. No solo puede ayudarte a seguir siendo competitivo y a trabajar de forma más eficiente, sino que también puedes aprovechar el aprendizaje profundo para identificar nuevas oportunidades y crear aplicaciones innovadoras. El aprendizaje profundo es una habilidad invaluable que puede ayudarte a lograr este objetivo.

Acerca de este tutorial

Este tutorial te introducirá en los fundamentos del aprendizaje profundo, incluido su funcionamiento subyacente y las arquitecturas de redes neuronales. También aprenderás sobre los diferentes tipos de modelos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones en diversos campos. Además, obtendrás experiencia práctica en la construcción de modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.


Este tutorial está dirigido a cualquier persona interesada en comprender los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones. Lo hemos adecuado para para lectores de nivel principiante a intermedio, y no es necesario tener experiencia previa con el aprendizaje profundo o la ciencia de datos.E

¿Qué es el aprendizaje profundo / Deep Learning?


El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático de vanguardia basada en el aprendizaje de representación. Este potente enfoque permite a las máquinas aprender automáticamente representaciones de características de alto nivel a partir de datos. En consecuencia, los modelos de aprendizaje profundo logran resultados de vanguardia en tareas desafiantes, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan una red neuronal artificial, un sistema informático que aprende características de alto nivel a partir de datos aumentando la profundidad (es decir, el número de capas) de la red. Las redes neuronales están parcialmente inspiradas en las redes neuronales biológicas, en las que las células de la mayoría de los cerebros (incluido el nuestro) se conectan y trabajan juntas. Cada una de estas células de una red neuronal se denomina neurona.

Aprendizaje Automático vs Aprendizaje Profundo

aprendizaje profundo -  Machine Learning vs Deep Learning
aprendizaje profundo – Machine Learning vs Deep Learning : Fuente:Cyberclick

El aprendizaje automático (machine learning en inglés) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y tomar decisiones basadas en patrones encontrados en esos datos. El aprendizaje automático se puede dividir en dos grandes categorías: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

Por otro lado, el aprendizaje profundo (deep learning en inglés) es una rama del aprendizaje automático que se enfoca en el desarrollo de redes neuronales artificiales profundas. Estas redes neuronales están diseñadas para procesar datos con múltiples capas de abstracción, permitiendo así que las máquinas puedan reconocer patrones y tomar decisiones más complejas.

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En resumen, el aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático que se enfoca en el desarrollo de redes neuronales profundas, mientras que el aprendizaje automático es un campo más amplio que incluye una variedad de técnicas y algoritmos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos.

Redes neuronales superficiales y profundas


En general, la mayoría de las redes neuronales constan de los siguientes componentes básicos:

Capa de entrada: Aquí es donde las observaciones de entrenamiento se introducen en el modelo. El número de nodos de esta capa es igual al número de características de entrada.

Capas ocultas: son las capas intermedias entre las capas de entrada y salida. Aquí es donde la red neuronal aprende sobre las relaciones e interacciones de las variables introducidas en la capa de entrada. Cada capa oculta consta de varios nodos, y el número de capas ocultas puede variar en función de la complejidad del problema.

Capa de salida: es la capa donde se extrae la salida final como resultado de todo el procesamiento que tiene lugar dentro de las capas ocultas. El número de nodos de esta capa depende del tipo de problema que se esté resolviendo.

Nodo: un nodo, también llamado neurona, en una red neuronal es una unidad computacional que toma uno o más valores de entrada y produce un valor de salida.

Una red neuronal superficial es una red neuronal con un número reducido de capas, a menudo sólo una o dos capas ocultas. Las redes neuronales poco profundas suelen utilizarse para tareas sencillas, como la regresión o la clasificación. A continuación se muestra una red neuronal superficial sencilla con una capa oculta. Las dos variables de respuesta, x1 y x2, alimentan los dos nodos, N1 y N2, de la única capa oculta, que generan la salida.

Rede Neuronal simples
Rede Neuronal simples

A diferencia de las redes neuronales poco profundas, las redes neuronales profundas (densas) constan de varias capas ocultas. Cada capa contiene un conjunto de neuronas que aprenden a extraer determinadas características de los datos. La capa de salida produce los resultados finales de la red. La imagen siguiente representa la arquitectura básica de una red neuronal profunda con n capas ocultas.

aprendizaje profundo - Rede Neuronal Profunda
aprendizaje profundo – Rede Neuronal Profunda

Las capas ocultas adicionales de una red neuronal profunda le permiten aprender patrones más complejos que una red neuronal superficial.

En consecuencia, las redes neuronales profundas son más precisas, pero también más caras de entrenar desde el punto de vista computacional que las redes neuronales superficiales.

Por lo tanto, las redes neuronales profundas son preferibles para aplicaciones complejas del mundo real en tiempo real, como la previsión de series temporales multivariantes, el procesamiento del lenguaje natural, la previsión en tiempo real o la predicción de plazos de entrega.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?


En su nivel más básico, el aprendizaje profundo funciona tomando datos de entrada e introduciéndonos en una red de neuronas artificiales.

Cada neurona recibe la información de la capa anterior y la utiliza para reconocer patrones en los datos. A continuación, las neuronas asignan un peso a los datos de entrada y hacen predicciones sobre la salida.

La salida puede ser una clase o etiqueta, como en el caso de la visión por ordenador, donde se puede querer clasificar una imagen como gato o perro.

Componentes importantes de una red neuronal profunda:

  1. Propagación hacia adelante: en este proceso, la entrada se pasa hacia adelante de una capa de la red a la siguiente hasta que pasa a través de todas las capas y llega a la salida.
  2. Propagación hacia atrás: se trata de un proceso iterativo que utiliza una regla en cadena para determinar la contribución de cada neurona a los errores en la salida. A continuación, los valores de error se propagan a través de la red y los pesos de cada neurona se ajustan en consecuencia.
  3. Optimización: esta técnica se utiliza para reducir los errores generados durante la retropropagación en una red neuronal profunda. Para optimizar la red se pueden utilizar varios algoritmos, como Adam y el descenso de gradiente estocástico.
  4. Función de activación: se aplican a la salida de cada neurona de una red neuronal para introducir no linealidad en el modelo. Las funciones de activación más comunes son la función sigmoidea, tanh, softmax y ReLu (unidades lineales rectificadas).
  5. Función de pérdida: se utilizan para medir el rendimiento de una red neuronal tras la retropropagación y la optimización. Las funciones de pérdida más comunes incluyen el error cuadrático medio (MSE) y la entropía cruzada categórica dispersa.
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Al combinar todos estos componentes, el aprendizaje profundo es capaz de tomar entradas complejas y producir predicciones fiables para una grand variedad de tareas.

Algoritmos de aprendizaje profundo


Los algoritmos de aprendizaje profundo más populares son los siguientes:

  • Redes neuronales convolucionales (CNN): se utilizan para el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y la clasificación.
  • Redes neuronales recurrentes (RNN): se utilizan para el modelado de secuencias, como la traducción de idiomas y la generación de textos.
  • Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM): se utilizan para tareas como el reconocimiento de la escritura y la predicción del precio de las acciones.

Otros algoritmos de aprendizaje profundo menos comunes pero aún potentes son las redes generativas adversariales (GAN), los autocodificadores, el aprendizaje por refuerzo, las redes de creencias profundas (DBN) y el aprendizaje por transferencia. Las GAN se utilizan para la generación de imágenes, la síntesis de texto a imagen y la coloración de vídeos. Los autocodificadores se utilizan para la compresión de datos y la reducción dimensional. El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que los agentes aprenden a realizar tareas interactuando con el entorno. Las DBN se utilizan para el aprendizaje no supervisado de características. Y el aprendizaje por transferencia permite reutilizar los modelos entrenados en un problema para otro.

Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y crear modelos precisos, estos algoritmos de aprendizaje profundo están revolucionando la forma en que utilizamos la inteligencia artificial.

Implementación en TensorFlow


No es posible cubrir todos los algoritmos de aprendizaje profundo en un solo tutorial, ¡ya que eso requeriría un libro entero o un conjunto de libros! Sin embargo, vamos a proporcionar una visión general del proceso mediante la implementación de una de las populares redes neuronales profundas en este tutorial: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs).

Las CNN son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo que resulta especialmente adecuada para tareas de procesamiento de imágenes. Requieren grandes conjuntos de datos para ser entrenados, y uno de los conjuntos de datos más populares es el conjunto de datos MNIST. Este conjunto de datos consiste en un conjunto de dígitos dibujados a mano y se utiliza como referencia para tareas de reconocimiento de imágenes.

Implementar una red neuronal convolucional (CNN) en el conjunto de datos MNIST tiene varias ventajas. El conjunto de datos es popular y fácil de entender, lo que lo convierte en un punto de partida ideal para quienes se inician en el aprendizaje profundo. Además, dado que el objetivo es clasificar con precisión imágenes de dígitos manuscritos, las CNN son una elección natural. En las siguientes secciones, proporcionaremos una guía paso a paso para implementar CNNs en el conjunto de datos MNIST utilizando TensorFlow.

Primero, vamos a importar las librerías necesarias:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential


A continuación, cargaremos el conjunto de datos MNIST y normalizaremos sus valores para que estén comprendidos entre 0 y 1. Para ello, haremos lo siguiente:

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0


A continuación, remodelamos los datos de entrada en matrices 4D para introducir lotes de imágenes en la CNN.

x_train = x_train.reshape(50000, 28, 28, 1)

x_test = x_test.reshape(9000, 28, 28, 1)


Ahora definiremos la arquitectura del modelo de nuestra CNN. Para ello utilizaremos la clase Sequential de TensorFlow y añadiremos capas a nuestra red.

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Añadiremos las capas en el siguiente orden:

  • La primera capa es una capa convolucional, con 32 filtros de tamaño 3×3 cada uno, y una función de activación ReLU (Rectified Linear Unit). Como entrada, esta capa toma los datos de la imagen en forma de 28×28 píxeles con 1 canal de color.
  • La segunda capa es una capa de agrupación máxima, que reduce el número de parámetros tomando el valor máximo en cada ventana de 2×2 píxeles.
  • La tercera capa es una capa de aplanamiento, que convierte los datos de la imagen agrupada en un vector unidimensional.
  • Las capas cuarta y quinta son capas densas, con 128 neuronas y 10 neuronas respectivamente, que utilizan funciones de activación ReLU y softmax respectivamente. La salida de la última capa es la etiqueta predicha para cada imagen del conjunto de datos.
model = tf.keras.Sequential()

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(tf.keras.layers.Flatten())

model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))

model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))


Ahora que el modelo está definido, necesitamos compilarlo especificando un optimizador y una función de pérdida.

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])


A continuación, vamos a entrenar nuestro modelo para dos épocas. El número de épocas para entrenar es normalmente más alto, pero como puede ser computacionalmente intensivo, lo dejaremos en dos para este tutorial.

model.fit(x_train, y_train, epochs = 2)
Epoch 1/2
1875/1875 [==============================] - 35s 18ms/step - loss: 0.1506 - accuracy: 0.9550
Epoch 2/2
1875/1875 [==============================] - 33s 18ms/step - loss: 0.0518 - accuracy: 0.9846
<keras.callbacks.History at 0x7f6c7d317760>


Ahora podemos evaluar la precisión de nuestro modelo en el conjunto de datos de prueba.

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)

print('Test accuracy', test_acc)
313/313 [==============================] - 2s 7ms/step - loss: 0.0472 - accuracy: 0.9833
Test accuracy 0.983299970626831

Una vez completado el entrenamiento, podemos empezar a utilizar el modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos no vistos.

Hemos realizado con éxito una implementación paso a paso de CNNs en el conjunto de datos MNIST utilizando TensorFlow.

Puedes expandir este tutorial para cubrir casos más complejos que puedan estar más asociados a temáticas de las que puedas necesitar.

Conclusión

Este tutorial ofrece una introducción completa a los algoritmos de aprendizaje profundo, detallando los diferentes componentes que conforman estas redes neuronales artificiales y las múltiples tareas a las que se aplican. Además, proporciona una guía paso a paso para implementar una red neuronal convolucional (CNN) en el conjunto de datos MNIST utilizando TensorFlow, una de las bibliotecas más populares para la implementación de modelos de aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo se ha convertido en una tecnología clave en la era moderna de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estos algoritmos permiten a las máquinas aprender a partir de datos y tomar decisiones complejas en una variedad de tareas, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la predicción de series de tiempo y la robótica, entre otros.

Dominar el aprendizaje profundo y su implementación en la vida real es esencial para aquellos que buscan incursionar en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Con la comprensión de cómo implementar redes neuronales profundas, los profesionales pueden crear modelos más complejos y sofisticados que pueden resolver problemas difíciles en una amplia gama de industrias.

En conclusión, este tutorial es una herramienta valiosa para cualquier persona interesada en aprender sobre los fundamentos del aprendizaje profundo y cómo implementar una red neuronal convolucional utilizando TensorFlow. Al adquirir estas habilidades, puedes estar a la vanguardia del desarrollo de modelos potentes con una amplia gama de aplicaciones en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

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