Aprendizaje Profundo contra Redes Neuronales

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

Definamos cada uno de ellos antes de profundizar:

• Aprendizaje Profundo: Un subconjunto del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo elimina parte del procesamiento de datos que normalmente se realiza con el AA. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden procesar datos no estructurados y, en resumen, es 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. Inspiradas en el cerebro humano, están compuestas por varias capas que dependen de los datos de entrenamiento para mejorar su precisión con el tiempo.

¿Qué es el Aprendizaje Profundo?

El aprendizaje profundo intenta imitar al cerebro humano permitiendo que los sistemas agrupen datos y realicen predicciones increíblemente precisas. Es un subconjunto del aprendizaje automático que entrena a un ordenador 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 su capacidad para clasificar, reconocer, detectar y describir utilizando datos.

El aprendizaje profundo juega un papel importante en muchas de las tecnologías de hoy, como Alexa y Siri. Implica entrenar a un ordenador a través de algoritmos profundos para aprender de forma autónoma reconociendo patrones utilizando capas de procesamiento.

A diferencia del aprendizaje automático clásico, que normalmente utiliza datos estructurados y etiquetados para hacer predicciones, el aprendizaje profundo puede utilizar datos no estructurados. Esto significa que gran parte del procesamiento de datos típicamente involucrado con el aprendizaje automático se elimina. Los algoritmos de aprendizaje profundo ingieren 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 propagación hacia atrás para volverse más precisos. Esto también les permite hacer predicciones basadas en nuevos datos que nunca han encontrado.

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

¿Qué son las Redes Neuronales?

Las redes neuronales componen el proceso de aprendizaje automático, y son lo que permite que los programas de ordenador reconozcan patrones y resuelvan problemas en los campos de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

A menudo se les llama redes neuronales artificiales (RNA), las redes neuronales son fundamentales para los algoritmos de aprendizaje profundo. Inspiradas en el cerebro humano, su estructura imita a 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 otro. Las redes neuronales dependen de los datos de entrenamiento para aprender y mejorar sus predicciones con el tiempo, lo que les permite ser utilizadas para una variedad de aplicaciones.

También es importante destacar que hay varios tipos de redes neuronales:

• Redes Neuronales Artificiales (RNA): Uno de los tipos más comunes de redes de aprendizaje profundo, las RNA son redes computacionales biológicamente inspiradas que consisten en tres o más capas. Se utilizan para resolver una amplia gama de problemas que involucran reconocimiento de voz, traducción de texto y mucho más.

• Redes Neuronales Convolucionales (RNC): Otro tipo de redes de aprendizaje profundo son las RNC, que son especialmente útiles para tareas de visión por computadora y reconocimiento de imágenes. Superiores a otras redes neuronales, las RNC son increíblemente eficientes con entradas de imagen, señales de audio o voz. Dependen de tres tipos principales de capas: la capa convolucional, la capa de agrupación y la capa completamente conectada (CC).

• Redes Neuronales Recurrentes (RNR): Otro tipo principal de redes de aprendizaje profundo son las RNR, que utilizan datos secuenciales o de serie temporal para resolver problemas relacionados con la traducción de lenguaje 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, hay una diferencia notable entre los dos.

Además de ser definidos 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 a otra neurona en la misma capa o en una capa diferente. Un valor de peso está conectado a cada conexión, y representa la fuerza de la conexión entre las unidades.

• Función de Propagación: Las redes neuronales consisten en dos funciones de propagación. La primera es la propagación hacia adelante, que entrega el “valor predicho”. La segunda es la propagación hacia atrás, que entrega el “valor de error”.

• Tasa de Aprendizaje: La tasa de aprendizaje de una red neuronal determina lo rápido o lo lento que 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 están impulsados por el conjunto de chips de la placa base.

• Procesadores: Los modelos de aprendizaje profundo requieren GPU en función del número de núcleos y el costo del procesador.

• RAM: Los algoritmos de aprendizaje profundo exigen un uso intensivo de la CPU y un área de escenario, y requieren cantidades masivas de RAM.

• Fuente de Alimentación: 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 necesario 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 mejor rendimiento.

Los conceptos de aprendizaje profundo y redes neuronales son fundamentales para las tecnologías de inteligencia artificial de hoy. Ayudan a automatizar tareas intelectuales que antes se realizaban por humanos. Y en el mundo digital de hoy, la IA se está utilizando por empresas de todos los tamaños y para todo tipo de tareas, que se están llevando a cabo de manera mucho más eficiente de lo que los humanos podrían lograr solos.