Quien diría que lograríamos que las maquinas aprendieran por si solas actividades nuevas. Si, esto es posible, gracias a la inteligencia artificial, que ha dominado las grandes tecnologías. Pero, lo más interesante es que ha hecho uso de varias técnicas, una de ella es, Deep learning. Por ello, analicemos que es y cuáles son sus mejores ejemplos.
¿Qué es Deep learning?
Empecemos por primero establecer que Deep Learning trabaja con redes de neuronas profundas. Es aquí lo que lo diferencia de los demás aprendizaje que no son profundos. Esto quiere decir que todas las capas, están ocultas por así decirlo en la red neuronal, y pueden llegar a ser unas 150 redes profundas, mientras que en red neuronal tradicional solo habrá 3 capas.
De esa misma manera, el significado literal de Deep learning es aprendizaje profundo y es importante destacar que muchas veces es confundido con Machine learning. Aunque no podemos sepáralos, no son iguales.
Por un lado, Machine learning o aprendizaje automático, elabora sistemas que pueden aprender de forma automática. Cuando hablo de aprender, me refiero a conocer patrones que son muy complicados entre muchísimos datos. En este caso, es la computadora quien aprende por medio de un algoritmo, que es quien revisa los datos y puede predecir conductas. Al transcurrir el tiempo el mismo sistema se va mejorando.
Esto es lo que implica Machine learning, pero el aprendizaje profundo, va más allá, ya que el aprendizaje de las máquinas ya no está supervisado por un humano. Además, tratando de imitar al cerebro humano ha podido realizar actividades como, las de memorizar, razonar, dar atención y motivar.
Quizás creas que esto es imposible, pero te enseñare algunas de las tareas que son realizadas por estos sistemas. De esa forma, entenderás que no es un sueño que las máquinas puedan realizar tales actividades que son propias de los humanos. Pero, antes de esto abordemos un poco lo cómo funciona las técnicas de Deep learning.
Las técnicas empleadas en Deep learning
Como ya mencionamos el aprendizaje profundo se compone de redes neuronales que se une entre sí para comprender la información. Pero, estas a su vez se dividen en tres capas:
La capa oculta: esta es la red analiza los datos y en base a eso hace los cálculos. Se dice que cuantas capas haya los resultados de los cálculos serán muchos más complejos.
Capa de entrada: son neuronas que obtienen los datos de entrada. Un ejemplo seria, una tabla de datos o muy bien una imagen.
La capa de salida: este es el último proceso, así que es la capa que toma la decisión, proveyendo los datos de salida.
Con esto en mente, veamos el proceso de Deep learning paso a paso:
Identificación y entrenamiento:
Supongamos que deseas que una máquina identifique a un conejo. Lo primero sería entrenar a un algoritmo con una imagen igual. Para ello, dividirías las funciones de las capas en primero una proceso de entrada para que luego se dé el proceso de salida.
Procesamientos de datos de entrada:
Ahora bien, lo que correspondería hacer seria elaborar una capa que comprenda a la información que será proporcionada. De esa forma, se haría necesario que las neuronas analizaran la información por cada pixel de la imagen.
Elaboración de una capa de segundo nivel:
Aquí se quiere procesar todos pixeles, esto se logra cuando se puede ver por separado los vectores que se encuentran dentro de los mismos pixeles.
Tercer nivel:
En este punto se hace una unión de todos los bordes para crear las formas y diseñar los objetos de la imagen como tal.
Capa cuatro:
Se hace uso de los filtros para identificar que es un conejo y cuales no lo son. Las características que buscara será las siguientes: cuatro patas, una cola, dos orejas. Estos datos son trasladados a la última etapa, y es allí donde se hace la unión de las características para identificar si es o no un conejo.
Los mejores ejemplos de Deep learning
Es importante señalar que Deep learning ha inundado el sector empresarial, pero también esta presente en otros ámbitos. Conoce algunos de los mejores ejemplos de Deep learning , a continuación:
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Reconocimiento de voz:
Los algoritmos de Deep learning han logrado ser una herramienta importante en este campo. Ya que, han podido asemejarse en todos los aspectos del habla humana, como lo es la fonética, la parte lingüística y hasta la acústica. Y, lo mejor del caso es que a medida que pasan los años, estos sistemas se actualizan y se mejoran de forma impresionante. Obteniendo así dos cosas esenciales, rapidez y precisión en la búsqueda de la voz.
Un ejemplo de esto, es lo que creado una empresa haciendo uso de la tecnología de aprendizaje profundo el sistema de Baidu, que también se le llama Deep Speech 2. Su slogan se basa, en que es capaz de reconocer la voces mejor que lo haría un ser humano.
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- Los famosos traductores de idiomas:
Un ejemplo de esto es el que, de seguro has utilizado en Google. Lo que procura es imitar como traduciría un ser humano esa expresión al idioma que se necesita.
A lo mejor te imaginas que esta tecnología traduce palabra por palabra, pero la verdad es que no es así. En vez de eso, la red neuronal puede comprender la frase en ese idioma y tomando en cuenta el sentido gramatical y el contexto, traduce la expresión. Así de sencillo, lo hace en cuestión de segundos. ¡Asombroso! ¿Cierto?
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Comprensión semántica:
En este ejemplo entra lo que utiliza la Apple, el asistente virtual, llamado Siri. Aquí, las máquinas son capaces de comprender conversaciones y comentarios en las redes.
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Identificación de imágenes:
Otro ejemplo de Deep learning en este campo, es lo que hacen los policías y los departamentos de investigación para identificar un individuo. Hacen uso del reconocimiento facial, aquí los algoritmos se basan en analizar los pixeles introducidos y pueden reconocer aquellos que sean iguales a los que tiene en su data.
Pero, este no es el único ejemplo de Deep learning, también se utiliza para identificar en tiendas físicas y en a la autentificación. También lo puedes ver en las redes sociales cuando, vas a etiquetar a un amigo y la misma red lo identifica sin necesidad de que coloques su nombre.
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Campo de la medicina:
Los aporte del aprendizaje profundo son increíble, te muestro tres ejemplos de lo que ha logrado esta tecnología en este campo de estudio.
- Primeramente esta una sistema llamado RADIO, el cual se utiliza para diagnosticar cáncer a través de radiografías. Los investigadores dicen, que esta gran tecnología se caracteriza por ser una herramienta fácil de usar y muy rápida. Se menciona que puede analizar unos 10 millones de radiografías en poco más de 30 segundos.
- Otro ejemplo, que ha ayudado a la medicina por medio de Deep learning, es Art medical, la cual es una gran empresa que busca solucionar problemas. Los cuales se presentan en los con pacientes que se encuentran en cuidados intensivos. Por ello, han creado tubos que sirven para alimentación y monitores que son inteligentes. Esto puede contribuir a la evitar muertes por complicaciones adquiridas en los hospitales.
- En el mismo orden de ideas, se ha creado un sistema que puede predecir con un 80% de exactitud, en un paciente la presencia de alguna enfermedad mental.
- Para finalizar con los ejemplos, tenemos a Corti. Que es una tecnología que se ha creado para analizar con detalle las llamadas de emergencia, puede detectar síntomas y hasta condiciones médicas por la forma de hablar de las personas. De esa manera le informa a los del servicio de emergencia que le está ocurriendo a la persona.
Importancia de Deep learning
Si bien es cierto, que el aprendizaje profundo apareció hace más de treinta años, es en los últimos años que ha cobrado vital importancia. Te muestro dos razones subyacentes.
Es un sistema más que preciso, aunque parezca poco sus niveles de precisión va más allá de la del ser humano. Esto se puede comprobar, en el reconocimiento de objetos dentro de las imágenes. No solo es mejor que una persona sino que inclusive es más rápido.
Aunque, muchos de estos ejemplos de Deep learning que mencione anteriormente, son muy nuevos y no todos están al alcance de nosotros. Pero, son sin duda una prueba palpable de que Deep learning ha contribuido manera muy significativa en la medicina, hasta el punto de salvar la vida a muchas personas.
Entre otros campos su aporte ha sido muy grande por ejemplo en la elaboración de autos inteligentes. Lo mejor que puede mostrar el Deep learning es que si por alguna razón el sistema presenta un error, esta tecnología hará uso de su redes neuronales que contienen millones de datos para perfeccionar la tarea hasta que no vuelva ocurrir tal error.
Por ello, esta técnica es preferida antes que el Machine learning. Ya que, como podemos notar su porcentaje de equivocación es muy bajo. De allí, que las empresas, instituciones gubernamentales y privadas hacen uso de ella. De esa manera queda claro que Deep learning ha revolucionado al mundo y lo seguirá haciendo aún más en el futuro.
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