Aprendizaje profundo frente a redes neuronales

Hay muchos conceptos y técnicas diferentes que conforman los campos de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Dos de esos conceptos son el aprendizaje profundo y las redes neuronales.

Definamos correctamente cada uno antes de profundizar más: 

• Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, elimina parte del preprocesamiento de datos que suele estar involucrado con el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden procesar datos no estructurados y, en pocas palabras, son una forma de automatizar el análisis predictivo.

• Redes neuronales: Las redes neuronales también son un subconjunto del aprendizaje automático y son fundamentales para los algoritmos de aprendizaje profundo. Inspirados en el cerebro humano, se componen de varias capas que se basan en datos de entrenamiento para mejorar su precisión con el tiempo. 

¿Qué es Deep Learning?

El aprendizaje profundo intenta imitar el cerebro humano al permitir que los sistemas agrupen datos y hagan predicciones increíblemente precisas. Es un subconjunto del aprendizaje automático que entrena a una computadora para realizar tareas similares a las humanas, como el reconocimiento de voz o la identificación de imágenes. A través del aprendizaje profundo, los sistemas pueden mejorar sus habilidades para clasificar, reconocer, detectar y describir el uso de datos. 

El aprendizaje profundo juega un papel importante en muchas de las tecnologías actuales, como Alexa y Siri. Implica el entrenamiento de datos de una computadora a través de algoritmos profundos para aprender de forma autónoma mediante el reconocimiento de patrones utilizando capas de procesamiento. 

A diferencia del aprendizaje automático clásico, que generalmente aprovecha datos estructurados y etiquetados para hacer predicciones, el aprendizaje profundo puede usar datos no estructurados. Esto significa que se elimina gran parte del preprocesamiento de datos que normalmente implica el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje profundo incorporan y procesan estos datos, que pueden incluir cosas como texto e imágenes, y automatizan la extracción de características. Todo esto significa que el aprendizaje profundo depende menos de los humanos que otros métodos. 

Los algoritmos de aprendizaje profundo también utilizan los procesos de descenso de gradiente y retropropagación para ser más precisos. Esto también les permite hacer predicciones basadas en datos nuevos que nunca antes habían encontrado. 

Los modelos de aprendizaje profundo pueden llevar a cabo diferentes tipos de métodos de aprendizaje. Por ejemplo, pueden someterse a un aprendizaje no supervisado, que no requiere conjuntos de datos etiquetados. Esta técnica de aprendizaje permite a los modelos detectar patrones en los datos y agruparlos según ciertas características, todo ello sin la ayuda de la supervisión humana. 

¿Qué son las redes neuronales? 

Las redes neuronales conforman el proceso de aprendizaje automático y son las que permiten que los programas informáticos reconozcan patrones y resuelvan problemas en los campos de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

A menudo denominadas redes neuronales artificiales (RNA), las redes neuronales son fundamentales para el aprendizaje profundo. Inspirada en el cerebro humano, su estructura imita las neuronas biológicas. 

Las redes neuronales tienen capas de nodos que contienen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada neurona artificial, o nodo, se conecta a otra. Las redes neuronales se basan en datos de entrenamiento para aprender y mejorar sus predicciones con el tiempo, lo que les permite usarse para una variedad de aplicaciones. 

También es importante tener en cuenta que hay algunos tipos diferentes de redes neuronales: 

• Redes neuronales artificiales (RNA): Uno de los tipos más comunes de redes de aprendizaje profundo, las ANN son redes computacionales de inspiración biológica que constan de tres o más capas. Se utilizan para resolver una amplia gama de problemas relacionados con el reconocimiento de voz, la traducción de texto y mucho más.

• Redes neuronales convolucionales (CNN): Otro tipo de redes de aprendizaje profundo son las CNN, que son especialmente útiles para tareas de visión por computadora y reconocimiento de imágenes. Superiores a otras redes neuronales, las CNN son increíblemente eficientes con imágenes, señales de audio o entradas de voz. Se basan en tres tipos principales de capas: la capa convolucional, la capa de agrupación y la capa totalmente conectada (FC).

• Redes neuronales recurrentes (RNN): Otro tipo principal de redes de aprendizaje profundo, las RNN, utilizan datos secuenciales o datos de series de tiempo para resolver problemas relacionados con la traducción de idiomas y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Diferencias clave entre el aprendizaje profundo y las redes neuronales

A pesar de que el aprendizaje profundo incorpora redes neuronales dentro de su arquitectura, existe una gran diferencia entre los dos. 

Además de definirse de manera diferente, también hay una gran diferencia en sus estructuras. 

Algunos de los componentes principales de una red neuronal incluyen: 

• Neuronas: Una función matemática diseñada para simular el funcionamiento de una neurona biológica. Calcula el promedio ponderado de la entrada de datos y transmite la información a través de una función no lineal.

• Conexión y Pesos: Las conexiones conectan una neurona en una capa con otra neurona en la misma capa o en una capa separada. Se conecta un valor de peso a cada conexión y representa la fuerza de la conexión entre las unidades.

• Función de propagación: Las redes neuronales constan de dos funciones de propagación. El primero es la propagación hacia adelante, que entrega el "valor previsto". El segundo es la propagación hacia atrás, que entrega el "valor de error".

• Tasa de aprendizaje: La tasa de aprendizaje de una red neuronal determina qué tan rápido o lento se actualizarán los valores de peso del modelo. 

Algunos de los componentes principales de un modelo de aprendizaje profundo incluyen: 

• Placa base: Los modelos de aprendizaje profundo funcionan con el conjunto de chips de la placa base.

• procesadores: Los modelos de aprendizaje profundo requieren GPU según la cantidad de núcleos y el costo del procesador.

• RAM: Los algoritmos de aprendizaje profundo exigen un alto uso de CPU y área de escenario, y requieren grandes cantidades de RAM.

• PSU: Debido a las altas demandas de memoria, es importante que los modelos de aprendizaje profundo empleen una fuente de alimentación grande que pueda manejar las funciones complejas. 

Algunas diferencias clave más entre las redes neuronales y el aprendizaje profundo incluyen el tiempo requerido para entrenar la red. Las redes neuronales requieren menos tiempo que los modelos de aprendizaje profundo para entrenar la red. Los modelos de aprendizaje profundo también son más precisos que las redes neuronales y muestran un mayor rendimiento. 

Los conceptos de aprendizaje profundo y redes neuronales son fundamentales para las tecnologías de inteligencia artificial actuales. Ayudan a automatizar tareas intelectuales que alguna vez fueron realizadas por humanos. Y en el mundo digital actual, la IA está siendo utilizada por empresas de todos los tamaños y para todo tipo de tareas, que se llevan a cabo de manera mucho más eficiente de lo que los humanos podrían lograr solos.