¿Cómo está cambiando el Deep Learning la forma de analizar datos?
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son las piedras angulares de la próxima revolución informática. Estas tecnologías se basan en la capacidad de reconocer patrones y, a partir de datos observados en el pasado, predecir resultados futuros.
Aunque las máquinas que utilizan los principios de la IA suelen denominarse «inteligentes», la mayoría de estos sistemas no aprenden por sí solos; es necesaria la intervención de la programación humana. Los científicos de datos preparan las entradas, seleccionando las variables que se utilizarán para el análisis predictivo. El Deep Learning, en cambio, puede hacer este trabajo automáticamente.
¿Qué es el Deep Learning?
El Deep Learning puede considerarse una subrama del Machine Learning. Se trata de un campo basado en aprender y mejorar por sí mismo, examinando algoritmos informáticos. Mientras que el ML utiliza conceptos más sencillos, el DL trabaja con redes neuronales artificiales, que están diseñadas para imitar cómo piensan y aprenden los humanos.
Hasta hace poco, las redes neuronales estaban limitadas por la potencia de cálculo y, por tanto, tenían una complejidad limitada. Sin embargo, los avances en el análisis de Big Data han permitido crear redes neuronales más grandes y sofisticadas, lo que brinda a los ordenadores la capacidad de observar, aprender y reaccionar ante situaciones complejas más rápidamente que los humanos.
De hecho, el DL ha mejorado la clasificación de imágenes, la traducción de idiomas y el reconocimiento del habla de los ordenadores y puede utilizarse para resolver cualquier problema de reconocimiento de patrones, sin intervención humana.
Considerado el campo de más rápido crecimiento dentro del Machine Learning, podríamos decir que el DL representa una tecnología digital realmente disruptiva, y está siendo utilizado por cada vez más empresas para crear nuevos modelos de negocio.
¿Cómo funciona el Deep Learning?
Las redes neuronales artificiales del DL están formadas por capas de nodos, al igual que el cerebro humano está formado por neuronas. Los nodos que se encuentran dentro de las capas individuales están conectados a las capas adyacentes.
Se dice que la red es más profunda en base al número de capas que tenga. Una sola neurona del cerebro humano recibe miles de señales de otras neuronas. En una red neuronal artificial, las señales viajan entre los nodos. Un nodo con mayor peso ejercerá más efecto en la siguiente capa de nodos y, en la última capa, se compilarán las entradas ponderadas para producir una salida.
Los sistemas de Deep Learning requieren un hardware potente, pues procesan una gran cantidad de datos e implican varios cálculos matemáticos complejos. Sin embargo, incluso con un hardware tan avanzado, los cálculos de entrenamiento del DL pueden llevar semanas.
Y es que estos sistemas requieren grandes cantidades de datos para obtener resultados precisos. Al procesar estos datos, las redes neuronales artificiales son capaces de clasificarlos con las respuestas recibidas de una serie de preguntas binarias de verdadero o falso, lo que implica cálculos matemáticos muy complejos.
Un programa de reconocimiento facial funciona aprendiendo a detectar y reconocer los bordes y las líneas de los rostros, luego las partes más significativas de los rostros y, finalmente, las representaciones generales de los rostros. Con el tiempo, el programa se entrena a sí mismo y la probabilidad de respuestas correctas aumenta. En este caso, el programa de reconocimiento facial identificará con precisión las caras con el tiempo.
5 ventajas de utilizar Deep Learning en lugar del Machine Learning tradicional
Los modelos de DL, al contrario que en el enfoque tradicional de Machine Learning, son capaces de crear nuevas características por sí mismos, sin necesidad de ser identificadas por los usuarios. Gracias al Deep Learning, los problemas ahora se resuelven de principio a fin y las tareas no tienen que dividirse en pequeñas partes.
Veamos cuáles son las 5 ventajas clave de utilizar este disruptivo método.
1. Máxima utilización de los datos no estructurados
Para la mayoría de los algoritmos de ML, es difícil analizar los datos no estructurados, lo que significa que se quedan sin utilizar. No obstante, en el DL se pueden utilizar diferentes formatos de datos para entrenar los algoritmos de y seguir obteniendo información relevante para el propósito del entrenamiento.
Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos de DL para descubrir cualquier relación existente entre el análisis de la industria y la opinión de los medios sociales para predecir los próximos precios de las acciones de una empresa determinada.
2. Eliminación de la necesidad de ingeniería de características
En el ML, la ingeniería de características es un trabajo fundamental, ya que mejora la precisión y, a veces, el proceso puede requerir conocimiento de dominio sobre un determinado problema. Una de las mayores ventajas de utilizar el enfoque de Deep Learning es su capacidad para ejecutar la ingeniería de características por sí misma.
En este enfoque, un algoritmo escanea los datos para identificar las características que se correlacionan y luego las combina para promover un aprendizaje más rápido, sin que se le diga que lo haga explícitamente. Esta capacidad ayuda a los científicos de datos a ahorrar una cantidad significativa de trabajo.
3. Capacidad de ofrecer resultados de alta calidad
Los humanos tienen hambre o se cansan, y a veces cometen errores por descuido. Cuando se trata de redes neuronales, este no es el caso. Una vez entrenado correctamente, un modelo de DL llega a ser capaz de realizar miles de tareas rutinarias y repetitivas en un período de tiempo relativamente más corto en comparación con lo que le llevaría a un ser humano.
Además, la calidad del trabajo nunca se degrada, a menos que los datos de entrenamiento contengan datos brutos que no representen el problema que se intenta resolver.
4. Eliminación de costes innecesarios
Las recuperaciones son altamente costosas y para algunas industrias, una recuperación puede costar a una organización millones de dólares en costos directos. Con la ayuda del Deep Learning, se pueden detectar defectos subjetivos, como errores menores de etiquetado de productos.
Los modelos de DL también pueden identificar defectos que serían difíciles de detectar de otro modo. Este enfoque es capaz de detectar esos errores y aprender características valiosas para hacer inspecciones más exigentes.
5. Eliminación de la necesidad de etiquetar datos
El etiquetado de datos puede ser un trabajo costoso y que requiere mucho tiempo. Con un enfoque de DL, la necesidad de datos bien etiquetados se vuelve obsoleta, ya que los algoritmos sobresalen en el aprendizaje sin ninguna directriz.
