Deep learning
Definición de Deep Learning
El deep learning es una rama del aprendizaje automático (machine learning) que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los datos y así poder realizar diversas tareas, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, el juego de videojuegos, etc.
El deep learning se inspira en la estructura y función del cerebro biológico, pero no es un modelo fiel del mismo. Puede lograr resultados impresionantes que superan o igualan el rendimiento humano en algunos dominios, pero también enfrenta algunos desafíos y limitaciones.
¿Cómo funciona el deep learning?
La unidad básica de una red de deep learning es la neurona artificial, que es una función matemática que imita el comportamiento de una neurona biológica. Una neurona artificial toma una suma ponderada de sus entradas, añade un término de sesgo y aplica una función de activación que determina la salida de la neurona.
El deep learning utiliza múltiples capas de neuronas artificiales para procesar y entender los datos. El término deep (profundo) se refiere al número de capas en la red, que puede variar desde unas pocas hasta cientos o miles.
Cada capa recibe la entrada de la capa anterior, realiza algún cálculo y pasa la salida a la siguiente capa. La primera capa se llama capa de entrada, y la última capa se llama capa de salida. Las capas intermedias se llaman capas ocultas, porque no son directamente observables.
El proceso de aprendizaje se basa en un algoritmo llamado retropropagación. Este algoritmo compara la salida de la red con el resultado deseado y calcula los errores. Luego, propaga estos errores a través de la red, ajustando los pesos y conexiones entre neuronas para minimizar el error en futuras predicciones.
Modelos del deep learning
Existen varios modelos y arquitecturas que utilizan el concepto de deep learning de maneras distintas para optimizar diversas tareas. Algunos de estos modelos son:
- Redes neuronales convolucionales: Conocidas como CNNs (Convolutional Neural Networks), son redes que utilizan capas convolucionales y producen mapas de características. Las CNNs son especialmente adecuadas para el procesamiento de imágenes, ya que pueden capturar las características y patrones espaciales de las imágenes.
- Redes neuronales recurrentes: Conocidas como RNNs (Recurrent Neural Networks), son redes que utilizan capas recurrentes, con bucles de retroalimentación que les permiten almacenar y acceder a información previa. Se utilizan para datos secuenciales, como el texto o el habla, ya que pueden capturar las dependencias temporales y el contexto de los datos.
- Transformadores: Este modelo utiliza mecanismos de atención, que le permite enfocarse en las partes más relevantes de la entrada y la salida. Son particularmente útiles para el procesamiento del lenguaje natural. La última versión de Chat-GPT utiliza transformadores en su arquitectura.
- Redes generativas antagónicas: Las GANs (Generative Adversarial Networks) consisten en dos redes que compiten entre sí: un generador y un discriminador. El generador intenta crear datos sintéticos que se parezcan a los datos reales, mientras que el discriminador intenta distinguir entre los datos reales y los falsos. Los deepfakes usualmente se crean con esta arquitectura.