Deep Learning

Deep Learning, ¿qué es?

El Deep Learning, o aprendizaje profundo en español, es una rama de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático (machine learning) que se enfoca en la construcción y entrenamiento de redes neuronales artificiales profundas. Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, diseñados para aprender y procesar información de manera similar a como lo haría un cerebro biológico.

El concepto apareció por primera vez en el año 1974 en la tesis de Paul Werbos, la cual, llevaba a cabo una descripción sobre el proceso de entrenamiento de una red neuronal artificial a través de la retropropagación. Sin embargo, el concepto no se conoció hasta llegar el año 1980.

Es importante destacar que el Deep Learning requiere de grandes cantidades de datos y potencia computacional para entrenar redes neuronales profundas de manera efectiva. Sin embargo, los avances en hardware y la disponibilidad de conjuntos de datos masivos han impulsado el rápido crecimiento y adopción del Deep Learning en los últimos años, abriendo nuevas posibilidades en diversos campos y aplicaciones.

Características del deep learning

El Deep Learning se caracteriza por utilizar redes neuronales con múltiples capas ocultas, lo que le permite procesar grandes cantidades de datos y extraer características complejas de forma automática. A diferencia de enfoques tradicionales de aprendizaje automático, que requieren de una selección y extracción manual de características, el Deep Learning aprende automáticamente estas características a través de la red neuronal.

Los algoritmos del aprendizaje profundo se encuentran situados a través de tres capas:

• • Capa de salida: la capa de salida (o también llamada Output Layer), es la sección que lleva a cabo la toma de decisiones aportando conclusiones.

• • Capa oculta: la capa oculta (o también llamada Hidden Layer), es la sección que lleva a cabo el tratamiento y procesamiento de los datos, llevando también a cabo los cálculos intermedios. 

• • Capa de entrada: la capa de entrada (o también llamada Input Layer), es la sección que está conformada por las neuronas que recogen los datos de entrada.

Deep Learning y red neuronal

Una de las principales fortalezas del Deep Learning es su capacidad para resolver problemas de reconocimiento de patrones, clasificación, reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y texto, entre otros. Puede analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones y relaciones complejas, lo que ha llevado a avances significativos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, la conducción autónoma y muchas otras aplicaciones.

El entrenamiento de una red neuronal profunda implica proporcionarle un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados, permitiendo que la red ajuste sus pesos y parámetros internos para minimizar el error en las predicciones. A través de iteraciones repetidas de alimentación hacia adelante (forward propagation) y retropropagación del error (backpropagation), la red neuronal se ajusta y mejora su capacidad para hacer predicciones precisas.

Usos del deep learning

La aplicación del aprendizaje profundo puede ser encontrado en múltiples áreas del día a día. A continuación, se describen algunas de las herramientas más comunes que hacen uso de ella:

• • Reconocimiento facial: el reconocimiento facial puede ser encontrado en dispositivos como móviles, tablets y ordenadores. Interpreta por ejemplo, los gestos que lleva a cabo una persona ante una cámara.

• • Visión por computador: los algoritmos son capaces de reconocer qué tipo de elemento se tiene delante y asociarlo a elementos similares o iguales.

• • Traductores: Algunos traductores pueden llevar a cabo dichas traducciones en tiempo real, siendo capaces de interpretar los textos e incluso, corregir faltas de ortografía.

Herramientas de Deep Learning

El Deep Learning es un campo en constante evolución y existen varias herramientas y bibliotecas de software que son ampliamente utilizadas para desarrollar y aplicar modelos de Deep Learning. A continuación, se presentan algunas de las herramientas más populares:

1. TensorFlow: Desarrollado por Google, TensorFlow es una de las bibliotecas de Deep Learning más utilizadas y conocidas. Proporciona una amplia gama de herramientas y recursos para construir y entrenar redes neuronales, incluyendo APIs de alto nivel como Keras. TensorFlow es altamente flexible y se puede utilizar en una variedad de escenarios, desde investigación hasta producción.

2. PyTorch: Desarrollado por Facebook, PyTorch es otra biblioteca de Deep Learning muy popular. Se destaca por su enfoque más orientado a la investigación y su facilidad de uso. PyTorch permite una ejecución dinámica de gráficos computacionales, lo que simplifica el proceso de construcción y depuración de modelos de Deep Learning.

3. Keras: Keras es una biblioteca de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow y otras bibliotecas de Deep Learning, como Theano y Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Proporciona una interfaz fácil de usar para construir y entrenar redes neuronales, lo que la hace ideal para principiantes en Deep Learning. Keras se caracteriza por su legibilidad y su capacidad de prototipado rápido.

4. Caffe: Caffe es una biblioteca de Deep Learning especialmente diseñada para aplicaciones de visión por ordenador. Es conocida por su velocidad y eficiencia, y se ha utilizado en numerosos proyectos y competiciones relacionadas con el procesamiento de imágenes. Caffe cuenta con una amplia comunidad y una gran cantidad de modelos pre-entrenados disponibles.

5. Theano: Theano es una biblioteca de Deep Learning que se enfoca en la eficiencia computacional y la optimización numérica. Permite definir y optimizar expresiones matemáticas simbólicamente para construir y entrenar modelos de Deep Learning. Aunque Theano ya no recibe actualizaciones activas, su influencia ha sido significativa y muchas bibliotecas posteriores se basaron en sus conceptos.

6. MXNet: MXNet es una biblioteca de Deep Learning desarrollada por Apache Software Foundation. Se destaca por su capacidad de escalar a través de múltiples dispositivos y servidores, lo que la hace adecuada para proyectos de gran escala. MXNet es compatible con varios lenguajes de programación, incluyendo Python, R, Scala y Julia.