DEEP LEARNING CON REDES NEURONALES

DEEP LEARNING CON REDES NEURONALES

1 Introducción
2 Marco Teórico
a Redes neuronales
i Arquitectura
ii redes neuronales artificiales de una capa y multicapa
iii Entrenamiento
iv Producción
v Tipos
vi Aplicaciones de redes neuronales
3 Deep Learning
a Definición
b Aplicaciones
4 Conclusiones
5 Referencias


Introducción
Si alguna vez te has preguntado cómo funciona Siri(Asistente virtual), cómo reconoce tu voz el celular o por qué en Facebook aparecen anuncios relacionados con lo que has escrito en tu muro, la respuesta es el “deep learning”, un conjunto de algoritmos que imitan al cerebro humano para hacer cosas como estas y otras mucho más complicadas.

La Inteligencia Artificial ha progresado con el estudio del funcionamiento del cerebro humano, hasta hacepoco los procedimientos de estudio del cerebro permitían visualizar su interior y detectar daños físicos, pero no suministraban información sobre su funcionamiento hoy en día las modernas técnicas de tomografía permiten analizar algunos procesos cerebrales. El conocimiento del cerebro avanza con rapidez, y está permitiendo realizar comparaciones muy interesantes entre su funcionamiento y el de lascomputadoras.

No era extraño pensar, hasta hace poco, que los computadores y el cerebro guardaba una cierta analogía en cuanto a su estructura y su funcionamiento. En efecto, ambos son capaces de captar información del exterior, y ambos pueden guardar datos en su memoria para utilizarlos en el futuro, y con los datos externos y los de la memoria pueden realizar procesos internos para obtenerresultados. Sin embargo, los avances en el conocimiento del cerebro han permitido descubrir que su estructura y su funcionamiento son completamente distintos a los de las computadoras.

Este descubrimiento no ha sido reciente ni repentino, pues desde el funcionamiento de las primeras computadoras ya se advertían algunas diferencias relevantes. En primer lugar, es evidente estas tienen unacapacidad y precisión para el cálculo, y una velocidad de proceso de datos muy superiores a las del cerebro, inclusive los cómputos que realiza una computadora de pequeño tamaño son inalcanzables para una persona, se estima que la transmisión de datos en el cerebro es del orden de un millón de veces más lenta que en el interior de una computadora.

A medida que la capacidad de las computadoras ibaaumentando, se les iban asignando nuevas tareas, pensando que serían capaces de hacer de todo. Sin embargo se ha comprobado que hay determinadas tareas que las computadoras no resuelven bien, una de estas tareas es la del “Reconocimiento de Imágenes”, por ejemplo para la clasificación de variedades de fruta, o para el reconocimiento de caras de personas en el control de acceso a un edificio, etc. Sinembargo, a pesar de las muchas líneas de programación que se iban añadiendo el resultado no era bueno.

¿Cómo puede ser que una computadora, con su velocidad de proceso y su capacidad de cómputo, tenga serios problemas para reconocer una cara, cuando una persona puede hacerlo en un instante?, tampoco han tenido éxito las computadoras en imitar la forma de caminar de las personas, la respuesta aestas cuestiones consiste en que la computadora y el cerebro tienen una estructura y un funcionamiento muy diferente.

La computadora contiene una estructura de microprocesadores conectados principalmente “en serie”, lo que le permite alcanzar velocidades muy altas en la transmisión de los datos. El cerebro también tiene algo similar a los microprocesadores, son las neuronas, pero estánorganizadas de otra manera, las neuronas no están conectadas entre sí “en serie”, cada neurona está conectada con varias neuronas, de modo que recibe información de algunas de ellas a través de unas conexiones denominadas “Dentritas”, y después de realizar su proceso interno, envía su información a otras neuronas mediante conectores denominados “Axon”, la diferencia fundamental consiste, por tanto, en...