Las redes neuronales y el aprendizaje profundo se usan indistintamente, pero son diferentes.
La inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria en el mundo actual impulsado por la tecnología. Aunque algunas personas usan las redes neuronales y el aprendizaje profundo indistintamente, sus avances, características y aplicaciones varían.
Entonces, ¿qué son las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo y en qué se diferencian?
¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales, también conocidas como redes neuronales, están modeladas a partir del cerebro humano.. Analizan datos complejos, realizan operaciones matemáticas, buscan patrones y utilizan la información recopilada para hacer predicciones y clasificaciones. Y al igual que el cerebro, las redes neuronales de IA tienen una unidad funcional básica conocida como neurona. Estas neuronas, también llamadas nodos, transfieren información dentro de la red.
Una red neuronal básica tiene nodos interconectados en las capas de entrada, ocultas y de salida. La capa de entrada procesa y analiza la información antes de enviarla a la siguiente capa.
La capa oculta recibe datos de la capa de entrada o de otras capas ocultas. Luego, la capa oculta procesa y analiza los datos aplicando un conjunto de operaciones matemáticas para transformar y extraer características relevantes de los datos de entrada.
Es la capa de salida la que entrega la información final usando las características extraídas. Esta capa puede tener uno o más nodos, según el tipo de recopilación de datos. Para la clasificación binaria, un problema de sí/no, la salida tendrá un nodo que presente un resultado de 1 o 0.
Existen diferentes tipos de redes neuronales de IA.
1. Red neuronal FeedForward
Las redes neuronales feedforward, utilizadas principalmente para el reconocimiento facial, transfieren información en una dirección. Esto significa que cada nodo de una capa está vinculado a cada nodo de la siguiente capa, y la información fluye unidireccionalmente hasta que llega al nodo de salida. Este es uno de los tipos más simples de redes neuronales.
2. Red neuronal recurrente
Esta forma de red neuronal ayuda al aprendizaje teórico. Las redes neuronales recurrentes se utilizan para datos secuenciales, como lenguaje natural y audio. También se utilizan para aplicaciones de texto a voz para Android y iPhone. Y a diferencia de las redes neuronales de avance que procesan la información en una dirección, las redes neuronales recurrentes usan datos de la neurona de procesión y los envían de vuelta a la red.
Esta opción de devolución es fundamental para los momentos en que el sistema lanza predicciones incorrectas. Las redes neuronales recurrentes pueden intentar encontrar el motivo de los resultados incorrectos y ajustarse en consecuencia.
3. Red neuronal convolucional
Las redes neuronales tradicionales han sido diseñadas para procesar entradas de tamaño fijo, pero redes neuronales convolucionales (CNN) pueden procesar datos de diferentes dimensiones. Las CNN son ideales para clasificar datos visuales como imágenes y videos de diferentes resoluciones y relaciones de aspecto. También son muy útiles para aplicaciones de reconocimiento de imágenes.
4. Red neuronal desconvolucional
Esta red neuronal también se conoce como red neuronal convolucional transpuesta. Es lo opuesto a una red convolucional.
En una red neuronal convolucional, las imágenes de entrada se procesan a través de capas convolucionales para extraer características importantes. Esta salida luego se procesa a través de una serie de capas conectadas, que llevan a cabo la clasificación, asignando un nombre o etiqueta a una imagen de entrada en función de sus características. Esto es útil para la identificación de objetos y la segmentación de imágenes.
Sin embargo, en una red neuronal desconvolucional, el mapa de características que anteriormente era una salida se convierte en la entrada. Este mapa de características es una matriz tridimensional de valores y se despliega para formar la imagen original con una mayor resolución espacial.
5. Red neuronal modular
Esta red neuronal combina módulos interconectados, cada uno de los cuales realiza una subtarea específica. Cada módulo en una red modular consta de una red neuronal preparada para abordar una subtarea como el reconocimiento de voz o la traducción de idiomas.
Las redes neuronales modulares son adaptables y útiles para manejar entradas con datos muy variados.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo, una subcategoría del aprendizaje automático, implica entrenar redes neuronales para que aprendan automáticamente y evolucionen de forma independiente sin estar programadas para hacerlo.
¿Es el aprendizaje profundo inteligencia artificial? Sí. Es la fuerza impulsora detrás de muchas aplicaciones de IA y servicios de automatización, ayudando a los usuarios a realizar tareas con poca intervención humana. ChatGPT es una de esas aplicaciones de IA con varios usos prácticos.
Hay muchas capas ocultas entre las capas de entrada y salida del aprendizaje profundo. Esto permite que la red realice operaciones extremadamente complejas y aprenda continuamente a medida que las representaciones de datos pasan a través de las capas.
El aprendizaje profundo se ha aplicado al reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, la síntesis de video y el descubrimiento de fármacos. Además, se ha aplicado a creaciones complejas, como los coches autónomos, que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para identificar obstáculos y sortearlos perfectamente.
Debe introducir grandes cantidades de datos etiquetados en la red para entrenar un modelo de aprendizaje profundo. Aquí es cuando ocurre la retropropagación: ajustando los pesos y sesgos de las neuronas de la red hasta que pueda predecir con precisión la salida de nuevos datos de entrada.
Redes neuronales vs. Aprendizaje profundo: diferencias explicadas
Las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo son subconjuntos del aprendizaje automático. Sin embargo, difieren en varios aspectos.
Capas
Las redes neuronales generalmente se componen de una capa de entrada, oculta y de salida. Mientras tanto, los modelos de aprendizaje profundo comprenden varias capas de redes neuronales.
Alcance
Aunque los modelos de aprendizaje profundo incorporan redes neuronales, siguen siendo un concepto diferente de las redes neuronales. Las aplicaciones de las redes neuronales incluyen reconocimiento de patrones, identificación de rostros, traducción automática y reconocimiento de secuencias.
Mientras tanto, puede utilizar redes de aprendizaje profundo para la gestión de relaciones con los clientes, el procesamiento del habla y el lenguaje, la restauración de imágenes, el descubrimiento de fármacos y más.
Extracción de Características
Las redes neuronales requieren la intervención humana, ya que los ingenieros deben determinar manualmente la jerarquía de las funciones. Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo pueden determinar automáticamente la jerarquía de funciones utilizando conjuntos de datos etiquetados y datos sin procesar no estructurados.
Actuación
Las redes neuronales tardan menos en entrenarse, pero presentan una menor precisión en comparación con el aprendizaje profundo; el aprendizaje profundo es más complejo. Además, se sabe que las redes neuronales interpretan mal las tareas a pesar de que se completan rápidamente.
Cálculo
El aprendizaje profundo es una red neuronal compleja que puede clasificar e interpretar datos sin procesar con poca intervención humana, pero requiere más recursos computacionales. Las redes neuronales son un subconjunto más simple de aprendizaje automático que se puede entrenar utilizando conjuntos de datos más pequeños con menos recursos computacionales, pero su capacidad para procesar datos complejos es limitada.
Las redes neuronales no son lo mismo que el aprendizaje profundo
Aunque se usan indistintamente, las redes neuronales y de aprendizaje profundo son diferentes. Tienen diferentes métodos de entrenamiento y grados de precisión. No obstante, los modelos de aprendizaje profundo son más avanzados y producen resultados con mayor precisión, ya que pueden aprender de forma independiente con poca interferencia humana.
