En esencia, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo o Deep learning imita las intrincadas redes neuronales del cerebro humano, permitiendo a los ordenadores descubrir de forma autónoma patrones y tomar decisiones a partir de grandes cantidades de datos no estructurados. Conoce cómo funciona, sus retos y desafíos en este artículo.
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En qué consiste el deep learning y para qué sirve
A menudo abreviado como DL, el aprendizaje profundo o Deep learning es una unión entre el aprendizaje automático o machine learning y la inteligencia artificial: una técnica de entrenamiento de ordenadores para imitar el modo en que las neuronas del cerebro humano procesan y aprenden información. Se puede decir que es, literalmente, una red neuronal artificial. Con el aprendizaje profundo, se enseña a las máquinas a procesar datos de un modo que simula las múltiples capas de nuestro cerebro, por lo que ahora pueden realizar tareas que antes eran exclusivas del talento humano. Ya estamos viendo numerosas aplicaciones y usos del deep learning, lo que significa que el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas e incluso la conducción autónoma ya son una realidad en la computación.
Por que es importante esta tecnología
Fundamentalmente es importante porque puede resolver muchos problemas que resultan difíciles o imposibles para los algoritmos tradicionales o incluso para expertos humanos. El Deep learning es capaz de manejar conjuntos de datos grandes y complejos, como imágenes, vídeos, audio, texto, etc. También puede aprender de datos no etiquetados o no estructurados, lo que significa que no requiere intervención o supervisión humana para extraer información útil. Además, el aprendizaje profundo puede aprender a realizar tareas que están más allá de las capacidades humanas, como generar imágenes realistas, componer música o para el desarrollo de apps y videojuegos.
Cómo funciona el deep learning
Los algoritmos de aprendizaje profundo intentan alcanzar conclusiones similares a las que llegarían los humanos, analizando constantemente datos con una estructura lógica determinada. Para lograrlo, el Deep learning utiliza una estructura multicapa de algoritmos denominada redes neuronales. El diseño de la red neuronal se basa en la estructura del cerebro humano. Al igual que utilizamos nuestro cerebro para identificar patrones y clasificar distintos tipos de información, podemos enseñar a las redes neuronales a realizar las mismas tareas con los datos.
Con las redes neuronales, podemos agrupar u ordenar datos no estructurados en función de las similitudes entre las muestras de los datos. O, en el caso de la clasificación, podemos entrenar la red con un conjunto de datos etiquetados para clasificar las muestras del conjunto de datos en diferentes categorías.
Partes de una red de aprendizaje profundo
Normalmente, una red de Deep learning consta de lo siguiente:
- Las neuronas: Las neuronas son los componentes básicos de una red neuronal. Reciben entradas, realizan cálculos y producen resultados. Cada neurona está conectada a otras neuronas. Desempeñan un papel importante en el proceso de aprendizaje.
- Función de activación: Una función de activación introduce la no linealidad en la red neuronal. Toma la suma ponderada de las entradas de la capa anterior y produce un resultado. La elección de la función de activación depende del problema que se esté resolviendo y del comportamiento deseado de la red.
- Capas: Una red neuronal se organiza en capas, que se componen de múltiples neuronas. Las capas ocultas permiten a la red aprender patrones y representaciones complejas. La profundidad de una red neuronal se refiere al número de capas ocultas que contiene.
- Pesos y sesgos: Los pesos y los sesgos son parámetros que determinan el comportamiento de una red neuronal. Cada conexión entre neuronas tiene un peso asociado, que controla la fuerza de la conexión. Los sesgos son parámetros adicionales que se añaden a cada neurona y que les permiten desplazar la función de activación. Durante el entrenamiento, estos pesos y sesgos se ajustan para minimizar errores.
- Función de pérdida: La función de pérdida mide la discrepancia entre el resultado predicho de la red neuronal y el real. Cuantifica el error y proporciona una señal para que la red actualice sus pesos y sesgos.
- Algoritmo de optimización: Se utiliza un algoritmo de optimización para actualizar los pesos y sesgos de una red neuronal basándose en el error calculado por la función de pérdida.
- Retropropagación: La retropropagación es un algoritmo clave utilizado para entrenar redes neuronales. Calcula el gradiente de la función de pérdida con respecto a los pesos y sesgos de la red. Al propagar este gradiente hacia atrás a través de la red, permite un cálculo eficiente de las actualizaciones necesarias de los pesos. La retropropagación permite a la red aprender de sus errores y mejorar su rendimiento con el tiempo.
Machine learning y deep learning: diferencias
El Aprendizaje automático o machine learning significa que los ordenadores aprenden de los datos utilizando algoritmos para realizar una tarea sin ser programados explícitamente. El aprendizaje profundo o Deep learning utiliza una estructura compleja de algoritmos modelados a partir del cerebro humano. Esto permite procesar datos no estructurados, como documentos, imágenes y texto. Para desglosarlo en una sola frase, el aprendizaje profundo es un subconjunto especializado del aprendizaje automático que, a su vez, es un subconjunto de la Inteligencia Artificial.
Relación entre deep learning e Inteligencia Artificial
El aprendizaje automático surge como un subconjunto de la IA, centrado en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin programación explícita. El aprendizaje profundo, por su parte, es una forma especializada de aprendizaje automático que aprovecha las redes neuronales con múltiples capas (redes neuronales profundas).
La relación entre estos conceptos puede visualizarse como un conjunto, con la Inteligencia Artificial como objetivo general y el Aprendizaje Automático, las Redes Neuronales y el Aprendizaje Profundo como capas progresivas de especialización. El aprendizaje automático sienta las bases al permitir a las máquinas aprender y adaptarse, las redes neuronales mejoran esta capacidad imitando la estructura del cerebro humano y el aprendizaje profundo va un paso más allá con su capacidad para extraer automáticamente características complejas de los datos.
Ventajas del deep learning
Es posible que se pregunte por qué un número significativo de gigantes de la tecnología están adoptando constantemente el Deep learning. Para entender la razón, tenemos que echar un vistazo a las ventajas que se pueden obtener mediante el uso de este enfoque
Máximo aprovechamiento de los datos no estructurados
Una investigación de Gartner reveló que un gran porcentaje de los datos de una organización no están estructurados porque la mayoría de ellos tienen diferentes tipos de formatos como imágenes, textos, etc. Para la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático, es difícil analizar datos no estructurados, lo que significa que permanecen sin utilizar y aquí es exactamente donde el aprendizaje profundo resulta útil. Se pueden utilizar diferentes formatos de datos para entrenar algoritmos de aprendizaje profundo y seguir obteniendo información relevante para el propósito del entrenamiento.
Eliminación de la necesidad de ingeniería de procesos
En el aprendizaje automático, la ingeniería de procesos es un trabajo fundamental, ya que mejora la precisión y, a veces, el proceso puede requerir conocimientos de dominio sobre un determinado problema. Una de las mayores ventajas de utilizar el enfoque de aprendizaje profundo es su capacidad para ejecutar la ingeniería de procesos por sí misma. En este enfoque, un algoritmo escanea los datos para identificar características que se correlacionan y luego las combina para promover un aprendizaje más rápido.
Capacidad para ofrecer resultados de alta calidad
Una vez entrenado correctamente, un modelo de aprendizaje profundo llega a ser capaz de realizar miles de tareas rutinarias y repetitivas en un periodo de tiempo relativamente más corto en comparación con lo que le llevaría a un ser humano. Además, la calidad del trabajo nunca se degrada.
Eliminación de costes innecesarios
Con la ayuda del aprendizaje profundo, se pueden detectar defectos subjetivos que son difíciles de entrenar. Los modelos de aprendizaje profundo también pueden identificar defectos que serían difíciles de detectar.
Eliminación de la necesidad de etiquetar datos
El etiquetado de datos puede ser un trabajo costoso y lento. Con un enfoque de aprendizaje profundo, la necesidad de datos bien etiquetados queda obsoleta, ya que los algoritmos sobresalen en el aprendizaje sin ninguna directriz.
Aplicaciones de Deep learning
Dado que los modelos de aprendizaje profundo procesan la información de forma similar al cerebro humano, pueden aplicarse a muchas tareas que realizan las personas. El aprendizaje profundo se utiliza actualmente en las herramientas más comunes de reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y software de reconocimiento de voz. Los casos de uso actuales del aprendizaje profundo incluyen todo tipo de aplicaciones analíticas de big data, especialmente las centradas en la PNL, la traducción de idiomas, el diagnóstico médico, las señales de negociación bursátil, la seguridad de las redes y el reconocimiento de imágenes. Veamos a continuación algunos ejemplos más concretos.
Procesamiento lenguaje natural
Comprender las complejidades asociadas al lenguaje, ya sea la sintaxis, la semántica, los matices tonales, las expresiones o incluso el sarcasmo, es una de las tareas más difíciles de aprender para los seres humanos. El procesamiento del lenguaje natural a través del aprendizaje profundo trata de lograr lo mismo entrenando a las máquinas para que capten los matices lingüísticos y formulen las respuestas adecuadas.
Conducción autónoma
El desconcertante problema de los vehículos autónomos al que se enfrentan la mayoría de sus diseñadores es someterlos a diversos escenarios para garantizar una conducción segura. Disponen de sensores operativos para calcular los objetos adyacentes. Además, maniobran entre el tráfico utilizando datos de su cámara, sensores, geomapas y sofisticados modelos. Tesla es el mejor ejemplo. Y para todo ello, el Deep learning es esencial.
Recomendaciones inteligentes
Empresas como Netflix, Amazon, YouTube y Spotify dan recomendaciones relevantes de películas, canciones y vídeos para mejorar la experiencia de sus clientes. Todo ello gracias al aprendizaje profundo. Basándose en el historial de navegación, los intereses y el comportamiento de una persona, las empresas de streaming online le dan sugerencias para ayudarle a elegir productos y servicios.
Reconocimiento de imágenes
Con Deep Learning ahora las imágenes se pueden clasificar en función de ubicaciones detectadas en las fotografías, caras, una combinación de personas, o según eventos, fechas, etc.
Chatbots y asistentes virtuales al servicio del cliente
Los chatbots se utilizan mucho en la interacción con el cliente, el marketing en redes sociales y la mensajería instantánea al cliente. Ofrece respuestas automatizadas a las entradas de los usuarios. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para generar distintos tipos de reacciones.
Análisis predictivos para servicios financieros
Otro ámbito que se beneficia del aprendizaje profundo es el sector bancario y financiero, plagado de tareas de detección de fraudes con la digitalización de las transacciones económicas. La prevención y detección del fraude se basa en la identificación de patrones en las transacciones de los clientes y en las puntuaciones de crédito, identificando comportamientos anómalos y valores atípicos.
Asistencia sanitaria
Ayudar al diagnóstico precoz, preciso y rápido de enfermedades potencialmente mortales, aumentar el número de médicos para hacer frente a la escasez de personal y profesionales sanitarios de calidad, estandarizar los resultados patológicos y el curso del tratamiento, y comprender la genética para predecir el riesgo futuro de enfermedades y episodios de salud negativos son algunos de los proyectos de aprendizaje profundo que están cobrando velocidad en el sector sanitario.
Requisitos para aplicar el deep learning: la GPU
Por lo general, se considera que una GPU es imprescindible, puesto que puede ser decisivo para el rendimiento de la aplicación. Sin embargo, depende totalmente del tipo de proyecto que se esté ejecutando. Por ejemplo, si se está ejecutando un proyecto de aprendizaje profundo que dependerá en gran medida de que se introduzcan y procesen cantidades masivas de datos, entonces requerirá en última instancia una mayor carga de memoria, y por tanto, una buena GPU. Si, por el contrario, se está entrenando un programa visualmente o a través de simulaciones, necesitará menos memoria, pero tendrá una carga de trabajo mayor que deberá procesarse rápidamente.
Desafíos y retos del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un enfoque que modela el pensamiento abstracto humano (o al menos representa un intento de aproximarse a él) en lugar de utilizarlo. Sin embargo, esta tecnología tiene un conjunto de desventajas, a pesar de todas sus bondades. Así pues, tratemos un poco los retos del aprendizaje profundo:
- Gestión continua de los datos de entrada. En el aprendizaje profundo, el proceso de entrenamiento se basa en el análisis de grandes cantidades de datos. Sin embargo, los datos de entrada, que fluyen y se mueven con rapidez, ofrecen poco tiempo para garantizar un proceso de formación eficiente. Por eso, los científicos de datos tienen que adaptar sus algoritmos de aprendizaje profundo de forma que las redes neuronales puedan manejar grandes cantidades de datos de entrada continuos.
- Garantizar la transparencia de las conclusiones. Otra desventaja importante del software del Deep learning es que es incapaz de proporcionar argumentos de por qué ha llegado a una determinada conclusión. A diferencia de lo que ocurre con el aprendizaje automático tradicional, no se puede seguir un algoritmo para averiguar por qué el sistema ha decidido que en una imagen aparece un gato y no un perro. Para corregir los errores de los algoritmos, hay que revisar todo el algoritmo.
- Tecnología exigente en recursos. El aprendizaje profundo es una tecnología bastante exigente en cuanto a recursos. Requiere GPU más potentes, unidades de procesamiento gráfico de alto rendimiento, grandes cantidades de almacenamiento para entrenar los modelos, etc. Además, esta tecnología necesita más tiempo de entrenamiento en comparación con el aprendizaje automático tradicional.
El Deep learning y los Data Centers: la IA como recurso estratégico
Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático maximizan el funcionamiento en el entorno de salas técnicas y centros de datos, facilitando en última instancia una mejor toma de decisiones y automatización. Al situar el análisis de datos en el centro de las operaciones, estas tecnologías proporcionan ahorro energético, mayor robustez y eficiencia operativa. El uso de la IA para agilizar los procesos operativos en el día a día de los servicios ofrecidos en un centro de datos es cada vez más común. En una encuesta reciente de Uptime Institute, el 57% de los operadores de centros de datos afirmaron que confiarían en los modelos de IA para tomar decisiones sobre las operaciones, lo que supone un aumento del 20% respecto al año anterior y sigue creciendo.
