¿Qué es el aprendizaje profundo y la red neuronal?

Las redes neuronales^{(Neural Networks)} y el aprendizaje profundo^{(Deep Learning)} son actualmente las dos palabras de moda que se utilizan hoy en día con la inteligencia artificial^{(Artificial Intelligence)} . Los desarrollos recientes en el mundo de la inteligencia artificial se pueden atribuir a estos dos, ya que han jugado un papel importante en la mejora de la inteligencia de la IA.

Mire a su alrededor y encontrará más y más máquinas inteligentes. Gracias a las redes neuronales^{(Neural Networks)} y el aprendizaje profundo^{(Deep Learning)} , los trabajos y las capacidades que alguna vez se consideraron el fuerte de los humanos ahora están siendo realizados por máquinas. Hoy en día, las máquinas ya no están hechas para comer algoritmos más complejos, sino que se alimentan para convertirse en un sistema autónomo de autoaprendizaje capaz de revolucionar muchas industrias.

Las redes neuronales^{(Neural Networks)} y el aprendizaje profundo^{(Deep Learning )} han brindado un enorme éxito a los investigadores en tareas como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y la búsqueda de relaciones más profundas en conjuntos de datos. Con la ayuda de la disponibilidad de cantidades masivas de datos y poder computacional, las máquinas pueden reconocer objetos, traducir discursos, entrenarse para identificar patrones complejos, aprender a diseñar estrategias y hacer planes de contingencia en tiempo real.

Entonces, ¿cómo funciona esto exactamente? ¿Sabes que tanto las Redes ^(Networks)Neutrales^(Neutral) como el Aprendizaje Profundo están^{(Deep-Learning)} relacionados, de hecho, para entender el Aprendizaje Profundo^(Deep) , primero debes entender acerca de las Redes Neuronales^{(Neural Networks)} ? Sigue leyendo para saber más.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal^(Neural) es básicamente un patrón de programación o un conjunto de algoritmos que permite que una computadora aprenda de los datos de observación. Una red neuronal^(Neural) es similar a un cerebro humano, que funciona reconociendo los patrones. Los datos sensoriales se interpretan utilizando una entrada sin procesar de percepción, etiquetado o agrupación de máquinas. Los patrones reconocidos son numéricos, encerrados en vectores, en los que se traducen los datos tales como imágenes, sonido, texto, etc.

Think Neural Network! Think how a human brain function

Como se mencionó anteriormente, una red neuronal funciona como un cerebro humano; adquiere todos los conocimientos a través de un proceso de aprendizaje. Después de eso, los pesos sinápticos almacenan el conocimiento adquirido. Durante el proceso de aprendizaje, los pesos sinápticos de la red se reforman para lograr el objetivo deseado.

Al igual que el cerebro humano, las redes neuronales^{(Neural Networks)} funcionan como sistemas de procesamiento de información paralelos no lineales que realizan rápidamente cálculos como el reconocimiento de patrones y la percepción. Como resultado, estas redes funcionan muy bien en áreas como el reconocimiento de voz, audio e imagen, donde las entradas/señales son inherentemente no lineales.

En palabras simples, puede recordar Neural Network como algo que es capaz de almacenar conocimiento como un cerebro humano y usarlo para hacer predicciones.^{(In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.)}

Estructura de las Redes Neuronales

(Crédito de la imagen: Trabajos matemáticos)

Las redes^(Networks) neuronales se componen de tres capas,

capa de entrada,
capa oculta y
Capa de salida.

Cada capa consta de uno o más nodos, como se muestra en el siguiente diagrama mediante pequeños círculos. Las líneas entre los nodos indican el flujo de información de un nodo al siguiente. La información fluye de la entrada a la salida, es decir, de izquierda a derecha (en algunos casos puede ser de derecha a izquierda o en ambos sentidos).

Los nodos de la capa de entrada son pasivos, es decir, no modifican los datos. Reciben un solo valor en su entrada y duplican el valor en sus múltiples salidas. Mientras que^(Whereas) los nodos de la capa oculta y de salida están activos. Así que pueden modificar los datos.

En una estructura interconectada, cada valor de la capa de entrada se duplica y se envía a todos los nodos ocultos. Los valores que ingresan a un nodo oculto se multiplican por pesos, un conjunto de números predeterminados almacenados en el programa. Luego, las entradas ponderadas se suman para producir un solo número. Las redes neuronales pueden tener cualquier número de capas y cualquier número de nodos por capa. La mayoría de las aplicaciones utilizan la estructura de tres capas con un máximo de unos pocos cientos de nodos de entrada

Ejemplo de red neuronal^{(Example of Neural Network)}

Considere una red neuronal que reconoce objetos en una señal de sonda, y hay 5000 muestras de señal almacenadas en la PC. El PJ tiene que averiguar si estas muestras representan un submarino, una ballena, un iceberg, rocas marinas o nada en absoluto. Los métodos DSP convencionales^{(Conventional DSP)} abordarían este problema con matemáticas y algoritmos, como la correlación y el análisis del espectro de frecuencia.

Mientras que con una red neuronal, las 5000 muestras se enviarían a la capa de entrada, lo que daría como resultado que los valores salieran de la capa de salida. Al seleccionar los pesos adecuados, la salida se puede configurar para informar una amplia gama de información. Por ejemplo, puede haber resultados para: submarino (sí/no), roca marina (sí/no), ballena (sí/no), etc.

Con otros pesos, las salidas pueden clasificar los objetos como metálicos o no metálicos, biológicos o no biológicos, enemigos o aliados, etc. Sin algoritmos, sin reglas, sin procedimientos; sólo una relación entre la entrada y la salida dictada por los valores de los pesos seleccionados.

Ahora, comprendamos el concepto de Deep Learning.^{(Now, let’s understand the concept of Deep Learning.)}

¿Qué es un aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es básicamente un subconjunto de las redes neuronales^{(Neural Networks)} ; tal vez pueda decir una red neuronal^{(Neural Network)} compleja con muchas capas ocultas.

Técnicamente hablando, el aprendizaje profundo^(Deep) también se puede definir como un poderoso conjunto de técnicas para aprender en redes neuronales. Se refiere a redes neuronales artificiales ( ANN ) que se componen de muchas capas, conjuntos de datos masivos, hardware informático potente para hacer posible un modelo de entrenamiento complicado. Contiene la clase de métodos y técnicas que emplean redes neuronales artificiales con múltiples capas de funcionalidad cada vez más rica.

Estructura de la red de aprendizaje profundo^{(Structure of Deep learning network)}

Las redes de aprendizaje profundo^(Deep) utilizan principalmente arquitecturas de redes neuronales y, por lo tanto, a menudo se las denomina redes neuronales profundas. El uso de trabajo «profundo» se refiere a la cantidad de capas ocultas en la red neuronal. Una red neuronal convencional contiene tres capas ocultas, mientras que las redes profundas pueden tener hasta 120-150.

Deep Learning implica alimentar un sistema informático con una gran cantidad de datos, que puede utilizar para tomar decisiones sobre otros datos. Estos datos se alimentan a través de redes neuronales, como es el caso del aprendizaje automático. Las redes de aprendizaje profundo^(Deep) pueden aprender características directamente de los datos sin necesidad de una extracción manual de características.

Ejemplos de aprendizaje profundo^{(Examples of Deep Learning)}

El aprendizaje profundo se utiliza actualmente en casi todas las industrias, desde la automotriz^(Automobile) , la aeroespacial^(Aerospace) y la automatización^(Automation) hasta la médica^(Medical) . Estos son algunos de los ejemplos.

Google , Netflix y Amazon : Google lo utiliza en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen. Netflix y Amazon también utilizan el aprendizaje profundo para decidir qué quieres ver o comprar a continuación
Conducir sin conductor: los investigadores están utilizando redes de aprendizaje profundo para detectar automáticamente objetos como señales de alto y semáforos. El aprendizaje profundo^(Deep) también se utiliza para detectar peatones, lo que ayuda a disminuir los accidentes.
Aeroespacial y defensa: el aprendizaje profundo se utiliza para identificar objetos de satélites que ubican áreas de interés e identifican zonas seguras o inseguras para las tropas.
Gracias a Deep Learning , Facebook encuentra y etiqueta automáticamente a amigos en tus fotos. Skype puede traducir comunicaciones habladas en tiempo real y con bastante precisión también.
Investigación médica: los investigadores médicos están utilizando el aprendizaje profundo para detectar automáticamente las células cancerosas
Automatización industrial^{(Industrial Automation)} : el aprendizaje profundo está ayudando a mejorar la seguridad de los trabajadores alrededor de la maquinaria pesada al detectar automáticamente cuándo hay personas u objetos a una distancia insegura de las máquinas.
Electrónica: el aprendizaje profundo se está utilizando en la traducción automatizada de la audición y el habla.^(Deep)

Lea^(Read) : ¿Qué es el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo^{(Machine Learning and Deep Learning)} ?

Conclusión^(Conclusion)

El concepto de redes neuronales^{(Neural Networks)} no es nuevo, y los investigadores han tenido un éxito moderado en la última década más o menos. Pero el verdadero cambio de juego ha sido la evolución de las redes neuronales profundas .^(Deep)

Al superar los enfoques tradicionales de aprendizaje automático, ha demostrado que las redes neuronales profundas pueden ser entrenadas y probadas no solo por unos pocos investigadores, sino que tiene el alcance para ser adoptadas por empresas multinacionales de tecnología para generar mejores innovaciones en un futuro próximo.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

Neural Networks and Deep Learning are currently the two hot buzzwords that are being used nowadays with Artificial Intelligence. The recent developments in the world of Artificial intelligence can be attributed to these two as they have played a significant role in improving the intelligence of AI.

Look around, and you will find more and more intelligent machines around. Thanks to Neural Networks and Deep Learning, jobs and capabilities that were once considered the forte of humans are now being performed by machines. Today, Machines are no longer made to eat more complex algorithms, but instead, they are fed to develop into an autonomous, self-teaching system capable of revolutionizing many industries all around.

Neural Networks and Deep Learning have lent enormous success to the researchers in tasks such as image recognition, speech recognition, finding deeper relations in a data sets. Aided by the availability of massive amounts of data and computational power, machines can recognize objects, translate speech, train themselves to identify complex patterns, learn how to devise strategies and make contingency plans in real-time.

So, how exactly does this work? Do you know that both Neutral Networks and Deep-Learning related, in fact, to understand Deep learning, you must first understand about Neural Networks? Read on to know more.

What is a Neural Network

A Neural network is basically a programming pattern or a set of algorithms that enables a computer to learn from the observational data. A Neural network is similar to a human brain, which works by recognizing the patterns. The sensory data is interpreted using a machine perception, labeling or clustering raw input. The patterns recognized are numerical, enclosed in vectors, into which the data such are images, sound, text, etc. are translated.

Think Neural Network! Think how a human brain function

As mentioned above, a neural network functions just like a human brain; it acquires all the knowledge through a learning process. After that, synaptic weights store the acquired knowledge. During the learning process, the synaptic weights of the network are reformed to achieve the desired objective.

Just like the human brain, Neural Networks work like non-linear parallel information-processing systems which rapidly perform computations such as pattern recognition and perception. As a result, these networks perform very well in areas like speech, audio and image recognition where the inputs/signals are inherently nonlinear.

In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.

Structure of Neural Networks

(Image Credit: Mathworks)

Neural Networks comprises of three layers,

Input layer,
Hidden layer, and
Output layer.

Each layer consists of one or more nodes, as shown in the below diagram by small circles. The lines between the nodes indicate the flow of information from one node to the next. The information flows from the input to the output, i.e. from left to right (in some cases it may be from right to left or both ways).

The nodes of the input layer are passive, meaning they do not modify the data. They receive a single value on their input and duplicate the value to their multiple outputs. Whereas, the nodes of the hidden and output layer are active. Thus that can they modify the data.

In an interconnected structure, each value from the input layer is duplicated and sent to all of the hidden nodes. The values entering a hidden node are multiplied by weights, a set of predetermined numbers stored in the program. The weighted inputs are then added to produce a single number. Neural networks can have any number of layers, and any number of nodes per layer. Most applications use the three-layer structure with a maximum of a few hundred input nodes

Example of Neural Network

Consider a neural network recognizing objects in a sonar signal, and there are 5000 signal samples stored in the PC. The PC has to figure out if these samples represent a submarine, whale, iceberg, sea rocks, or nothing at all? Conventional DSP methods would approach this problem with mathematics and algorithms, such as correlation and frequency spectrum analysis.

While with a neural network, the 5000 samples would be fed to the input layer, resulting in values popping from the output layer. By selecting the proper weights, the output can be configured to report a wide range of information. For instance, there might be outputs for: submarine (yes/no), sea rock (yes/no), whale (yes/no), etc.

With other weights, the outputs can classify the objects as metal or non-metal, biological or non-biological, enemy or ally, etc. No algorithms, no rules, no procedures; only a relationship between the input and output dictated by the values of the weights selected.

Now, let’s understand the concept of Deep Learning.

What is a Deep Learning

Deep learning is basically a subset of Neural Networks; perhaps you can say a complex Neural Network with many hidden layers in it.

Technically speaking, Deep learning can also be defined as a powerful set of techniques for learning in neural networks. It refers to artificial neural networks (ANN) that are composed of many layers, massive data sets, powerful computer hardware to make complicated training model possible. It contains the class of methods and techniques that employ artificial neural networks with multiple layers of increasingly richer functionality.

Structure of Deep learning network

Deep learning networks mostly use neural network architectures and hence are often referred to as deep neural networks. Use of work “deep” refers to the number of hidden layers in the neural network. A conventional neural network contains three hidden layers, while deep networks can have as many as 120- 150.

Deep Learning involves feeding a computer system a lot of data, which it can use to make decisions about other data. This data is fed through neural networks, as is the case in machine learning. Deep learning networks can learn features directly from the data without the need for manual feature extraction.

Examples of Deep Learning

Deep learning is currently being utilized in almost every industry starting from Automobile, Aerospace, and Automation to Medical. Here are some of the examples.

Google, Netflix, and Amazon: Google uses it in its voice and image recognition algorithms. Netflix and Amazon also use deep learning to decide what you want to watch or buy next
Driving without a driver: Researchers are utilizing deep learning networks to automatically detect objects such as stop signs and traffic lights. Deep learning is also used to detect pedestrians, which helps decrease accidents.
Aerospace and Defense: Deep learning is used to identify objects from satellites that locate areas of interest, and identify safe or unsafe zones for troops.
Thanks to Deep Learning, Facebook automatically finds and tags friends in your photos. Skype can translate spoken communications in real-time and pretty accurately too.
Medical Research: Medical researchers are using deep learning to automatically detect cancer cells
Industrial Automation: Deep learning is helping to improve worker safety around heavy machinery by automatically detecting when people or objects are within an unsafe distance of machines.
Electronics: Deep learning is being used in automated hearing and speech translation.

Read: What is Machine Learning and Deep Learning?

Conclusion

The concept of Neural Networks is not new, and researchers have met with moderate success in the last decade or so. But the real game-changer has been the evolution of Deep neural networks.

By out-performing the traditional machine learning approaches it has showcased that deep neural networks can be trained and trialed not just by few researchers, but it has the scope to be adopted by multinational technology companies to come with better innovations in the near future.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

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