Con los avances tecnológicos, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte habitual de nuestras vidas. Desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, la IA se utiliza en todas las industrias y en diversas aplicaciones.
El auge de la inteligencia artificial es particularmente impresionante en ciertos campos, incluida la visión artificial. Esto permite que las máquinas vean objetos de manera similar a los humanos, lo que les permite reconocer, analizar y clasificar objetos.
Esto es posible mediante el uso de una red neuronal convolucional, un algoritmo robusto que abre nuevas posibilidades de lo que es capaz el análisis de video.
¿Qué son las redes neuronales convolucionales (CNN)?
Las redes neuronales convolucionales, o CNN, son herramientas poderosas para el aprendizaje profundo. Se han utilizado para lograr un rendimiento de última generación en tareas de visión artificial como
detección de objetos y reconocimiento de rostros.En esencia, las redes neuronales convolucionales (CNN) se componen de neuronas con pesos y sesgos ajustables. Estas neuronas están organizadas en capas que realizan tareas específicas.
Cada capa está conectada a la capa anterior, y la capa de entrada recibe información del mundo exterior. La salida de cada neurona se determina aplicando una función de activación a una combinación lineal de sus entradas y pesos.
En esencia, es un algoritmo de aprendizaje profundo que es capaz de evaluar imágenes e identificar objetos en ellas, incluida su clasificación. La arquitectura de una red neuronal convolucional es similar a la del cerebro humano y es capaz de ejecutar tareas relacionadas con el análisis de información de píxeles.
¿Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales?
La clave para una CNN exitosa es que cada capa sucesiva tiene menos parámetros que la anterior, de modo que cuando la algoritmo llega al final, ha podido aprender más sobre su entorno que si simplemente hubiera tomado todos los datos En seguida.
En cambio, mediante el análisis progresivo de fragmentos de datos más pequeños en cada paso, puede analizar con mayor precisión identificar patrones en su entorno, lo que le permite "aprender" extrayendo datos de las imágenes o video.
Las redes neuronales convolucionales utilizan convoluciones, u operaciones de matriz pequeña, para analizar datos de manera más eficiente que los métodos alternativos, como las redes totalmente conectadas. Estas circunvoluciones les permiten extraer características significativas de imágenes u ondas de sonido de forma rápida y precisa.
Por ejemplo, si está tratando de reconocer diferentes tipos de animales en una imagen, entonces su CNN tendría múltiples capas que realizan operaciones en pequeñas porciones de la imagen a la vez, por ejemplo, detección de bordes o color variaciones.
La convolución implica multiplicar cada elemento de una matriz de imagen con otra matriz llamada filtro. Este filtro suele ser mucho más pequeño que la matriz original y ayuda a identificar ciertas características dentro de la imagen, como bordes o formas.
Finalmente, las capas completamente conectadas combinan todas las características extraídas de las capas anteriores en un solo vector, que luego se puede usar para fines de clasificación.
La capa de salida toma este vector como entrada y lo usa para hacer predicciones basadas en lo que ha aprendido de los datos vistos previamente durante las sesiones de entrenamiento. Como resultado, las redes neuronales convolucionales continúan volviéndose más inteligentes a medida que se alimentan más datos al sistema.
Utilizan varios algoritmos de aprendizaje automático para acelerar los cálculos y mejorar la precisión en lo que respecta a la detección de objetos.
Las 5 Mejores Aplicaciones de las Redes Neuronales Convolucionales
Las redes neuronales convolucionales se utilizan en una variedad de aplicaciones diferentes y se implementan con bastante frecuencia en muchas industrias. Aquí hay cinco aplicaciones populares de redes neuronales convolucionales.
1. Reconocimiento facial
La tecnología de reconocimiento facial se basa en las CNN porque las máquinas deben poder detectar cambios en la forma de la cara a lo largo del tiempo para identificar con precisión a las personas de una imagen a la siguiente.
Para ello, deben ser entrenados utilizando miles de imágenes que contienen rostros desde varios ángulos y expresiones. Una vez capacitados, pueden comparar nuevas imágenes con las almacenadas en su base de datos y determinar si coinciden o no.
Esta técnica se ha vuelto cada vez más popular gracias a su capacidad para identificar rápidamente a las personas sin necesidad de contacto físico o interacción humana. Esto lo hace ideal para aplicaciones como sistemas de seguridad donde se necesita una identificación rápida de personas sin ningún contacto entre seres humanos.
2. Publicidad
El uso de la IA en la publicidad ha crecido significativamente en los últimos años debido a su capacidad para identificar tendencias de forma rápida y precisa. Con la ayuda de las redes neuronales convolucionales, los anunciantes pueden comprender mejor las preferencias de su público objetivo y adaptar sus campañas publicitarias en consecuencia.
Por ejemplo, las empresas de ropa podrían usar CNN para analizar los comentarios de los clientes sobre diferentes estilos, colores o materiales para que puedan tomar decisiones informadas sobre qué artículos deben aparecer en su próximo anuncio campañas
Además, las CNN pueden proporcionar información sobre dónde es más probable que los clientes hagan clic en un anuncio o qué palabras clave darán como resultado la tasa de conversión más alta para una campaña en particular.
3. Detección de objetos
La detección de objetos con una CNN funciona entrenando un modelo para que reconozca objetos específicos dentro de imágenes digitales o videos mediante el reconocimiento de ciertos patrones, como bordes, formas y colores, que ayudan a distinguir un objeto de otro.
El modelo se entrena utilizando conjuntos de datos etiquetados: puntos de datos donde a cada punto se le ha asignado una etiqueta, como chalecos de seguridad o cascos. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a reconocer ciertos patrones asociados con cada etiqueta y los asigna a las etiquetas correspondientes cuando se le presentan nuevos puntos de datos durante la inferencia.
4. Análisis de la documentación
Las CNN ofrecen numerosas ventajas sobre los sistemas convencionales basados en reglas cuando se utilizan para analizar documentos. Por ejemplo, requieren mucho menos esfuerzo que otras técnicas ya que se necesita una intervención humana limitada.
En segundo lugar, dado que estos son sistemas de autoaprendizaje, continúan volviéndose más inteligentes con el tiempo, ya que son capaces de reconocer tendencias y patrones que los humanos podrían pasar por alto.
5. Autenticación biométrica
Tecnología de autenticación biométrica, como escáneres de huellas dactilares, ha evolucionado considerablemente en la última década. Si bien hay varios razones por las que la inteligencia artificial no puede reemplazar a los humanos en el trabajo por el momento, tecnologías como las CNN definitivamente pueden ayudar a hacer las cosas más fáciles.
Cuando se trata de biometría, las CNN se pueden usar para identificar características muy específicas en la cara o la huella dactilar de un individuo que serían difíciles o imposibles de detectar manualmente para los humanos.
Por ejemplo, si desea autenticar a alguien mediante la tecnología de reconocimiento facial, una CNN podría escanear cientos de imágenes. de la cara de esa persona e identificar pequeños detalles como poros o arrugas que serían demasiado pequeños para que los humanos los vean desnudos ojo.
Las CNN pueden ayudar a las empresas a obtener información significativa
Cada vez más empresas aprovechan el poder de las CNN para obtener información significativa de imágenes o videos digitales. Las CNN se utilizan no solo para la seguridad en el lugar de trabajo, sino también para el marketing en las industrias minorista y automotriz.
Es solo una de las muchas tecnologías que los desarrolladores pueden querer aprender para mantenerse a la vanguardia de los avances tecnológicos y prepararse para los requisitos cambiantes a medida que el mundo continúa evolucionando.
