Scalenut se convierte en G2 Fall Leader 2022 - Categoría de creación de contenido

Vivimos en la era de los avances tecnológicos notables. Con cada día que pasa, la raza humana marca otra casilla en su lista de verificación. Uno que durante eones hubiera parecido inimaginable. El pionero de esta búsqueda es el amanecer de la Inteligencia Artificial.

Con el tiempo, los humanos han invertido cantidades extraordinarias de recursos en la evolución y el perfeccionamiento de la IA. El objetivo es la transformación que produce una eficiencia óptima para múltiples industrias y aplicaciones.

En este artículo, repasaremos uno de esos subconjuntos de IA: aprendizaje profundo. Vamos a decodificar qué es el aprendizaje profundo, cómo funciona y ejemplos de la vida real del aprendizaje profundo en acción.

• El aprendizaje profundo es una rama secundaria del aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial. Su innovación ha ayudado a superar las limitaciones del aprendizaje automático y ha hecho que la IA sea aplicable a un conjunto más amplio de casos de uso. Comencemos desde arriba y entendamos primero la Inteligencia Artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial o IA?

La Inteligencia Artificial se basa en la idea de que las decisiones humanas son cálculos matemáticos. Esto implica que es posible entrenar máquinas con algoritmos y obtener las mismas conclusiones que un humano.

Evolución de la IA

El concepto de un humanoide o máquina capaz de pensar como un humano ha existido durante siglos. Ha hecho apariciones en mitología, leyendas y creaciones ficticias una y otra vez. Desde Talos en la mitología griega hasta Golem en el folclore judío, los seres humanos siguen intrigados por la IA desde tiempos inmemoriales.

La IA, como disciplina académica, se fundó en 1956. Fue una búsqueda de científicos de una variedad de campos para crear un cerebro artificial.

A lo largo de los años, la IA se ha ganado adeptos y escépticos. Los continuos esfuerzos de quienes están comprometidos con la idea han llevado gradualmente a un consenso sobre la utilidad de la IA.\

El primer logro monumental de este tipo fue Deep Blue. Fue el primer sistema informático de juego de ajedrez producido por IBM. El 11 de mayo de 1997, Deep Blue venció al actual campeón mundial, Garry Kasparov. Lo hizo a través de su capacidad de procesar 200.000.000 movimientos por segundo.

IA en el siglo XXI

El siglo XXI llegó equipado con sistemas informáticos evolucionados, acceso a big data y optimismo hacia la IA. Esto impulsó la aceptación y aplicación masivas de varias herramientas de IA en todas las industrias.

La manía de la IA se apoderó de los mercados e hizo su lugar en los campos de la ecología, la economía e incluso los productos de consumo. Desde entonces, se han realizado rápidos avances a través de la investigación y el desarrollo.

Se prevé que el mercado mundial de hardware, software, servicios y tecnología de IA crezca de USD 58 300 millones en 2021 a USD 309 600 millones para 2026. Ha habido un progreso significativo en el análisis de texto, el procesamiento de imágenes y videos, e incluso en el reconocimiento de voz.

Las herramientas basadas en IA se han abierto camino en nuestra vida cotidiana en la actualidad. Si bien reconocemos algunos como IA, algunos están más ocultos. El software bancario, la extracción de datos e incluso el motor de búsqueda de Google se encuentran entre los logros notables de la IA. Sin embargo, a menudo se reducen a solo productos de la informática en evolución.

¿Qué es Machine Learning o ML?

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial. Los algoritmos de Machine Learning analizan grandes cantidades de datos para detectar patrones. Este análisis faculta a los algoritmos para predecir resultados basados ​​en el comportamiento histórico.

Evolución del aprendizaje automático

Durante años, Machine Learning fue parte del programa de capacitación de IA. Sin embargo, hacia fines de la década de 1970, la IA se centró en enfoques basados ​​en el conocimiento y abandonó los algoritmos. Esto provocó una ruptura entre ambas disciplinas.

Los técnicos e investigadores del campo se reorganizaron en un campo separado. El enfoque ahora estaba en resolver problemas cotidianos de la vida real.

Aprendizaje automático en el siglo XXI

Los albores de Internet trajeron consigo un acceso más directo a los datos. En la década de 1990, ML pudo demostrar su utilidad a una audiencia más amplia y prosperar.

Desde entonces, las aplicaciones de Machine Learning han brindado soluciones a problemas comunes de la industria. El análisis de datos de ventas, las recomendaciones de productos y los precios dinámicos han ayudado a las empresas a fortalecerse. El reconocimiento de voz, el reconocimiento facial y la detección de fraudes han hecho que nuestros sistemas sean más seguros.

Los algoritmos de aprendizaje automático nos rodean con más frecuencia que nunca. Nuestros feeds de Facebook, las recomendaciones de Netflix e incluso las predicciones de acciones funcionan con Machine Learning a través de Deep Learning.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning. Un esfuerzo por replicar la red neuronal del cerebro humano constituye la base de los algoritmos de DL. La evolución del aprendizaje profundo ha permitido que las máquinas hagan predicciones mucho más complejas que antes. También ha permitido una mayor precisión que nunca.

Como sugiere el nombre, Deep Learning es mucho más profundo y tiene más capas que Machine Learning. Derroca el aprendizaje lineal y se adapta a un proceso más elaborado. A medida que Deep Learning evoluciona, el objetivo sigue siendo lograr resultados precisos y de alto nivel a través de datos de entrada sin procesar.

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son la base sobre la que funcionan los algoritmos de aprendizaje profundo. Diseñados para replicar el funcionamiento del cerebro humano, forman una red de varias capas.

Las neuronas forman las muchas capas de una red neuronal. Estas neuronas interconectadas facilitan la transferencia de información. Las capas de una red neuronal se pueden dividir aproximadamente en tres tipos.

Capa de entrada

Los datos de entrada se dividen primero en píxeles. Luego, cada píxel se asigna a una neurona en la capa de entrada. Los canales luego llevan esta información a la siguiente capa. También determinan qué neuronas de la siguiente capa se activarán.

Capas ocultas

El proceso de análisis y transferencia a través de canales continúa a través de múltiples capas ocultas. Las neuronas seleccionadas se activan en cada paso para proporcionar la salida correcta. El sesgo (el número asignado a las neuronas) y el peso de los canales se ajustan constantemente. También difieren entre capas y algoritmos para determinar la salida recibida.

Capa de salida

En el otro extremo de la web está la capa de salida. Los datos transferidos y analizados entre las capas de entrada y ocultas se manifiestan a través de la capa de salida.

Tipos de aprendizaje profundo

Deep Learning o Machine Learning se puede llevar a cabo en varios métodos. La ruta elegida determina cómo el algoritmo analiza los datos, la cantidad de intervención humana requerida y el resultado final. Hay dos tipos principales en los que puede tener lugar el aprendizaje.

Aprendizaje Supervisado (SL)

En este método, las variables están bien etiquetadas. Esto significa que la entrada ya está etiquetada con la salida correcta. La máquina está entrenando para mapear los dos juntos.

Como sugiere el nombre, el aprendizaje supervisado es como un estudiante que aprende bajo la supervisión de un maestro para llegar a las respuestas correctas.

Este método funciona muy bien para tareas más sencillas. Comienza creando un conjunto de datos de entrenamiento bien etiquetado. Después del proceso de entrenamiento, puede realizar una prueba de datos. Un subconjunto de los datos de entrenamiento es la base de la prueba para juzgar si el resultado previsto es correcto.

[Infografía: formas de proceso etiquetadas con nombres, aprendizaje, prueba, salida]

Los modelos SL funcionan en aplicaciones de la vida real, como detección de fraude, filtrado de spam, evaluación de riesgos o incluso algoritmos de redes sociales. Es el más utilizado de los tres tipos.

Aprendizaje sin supervisión

A diferencia del aprendizaje supervisado, los datos de entrada en el aprendizaje no supervisado no están etiquetados. En cambio, el entrenamiento ocurre con conjuntos de datos sin etiquetar. Los patrones se identifican sin indicaciones específicas. El aprendizaje no supervisado es similar en comparación con la forma en que el cerebro humano procesa la información.

El objetivo del aprendizaje no supervisado es el análisis de la entrada sin procesar para encontrar similitudes subyacentes y agrupar los datos en función de estos.

La ausencia de etiquetas permite un procesamiento complejo e intrincado. Abre el alcance de qué tipo de datos se pueden analizar.

9 Aplicaciones y Ejemplos de Aprendizaje Profundo con Ejemplos

1. Entretenimiento

El aprendizaje profundo ha beneficiado el proceso de creación, publicación y entrega de medios de entretenimiento. El análisis del lenguaje corporal humano a través de cámaras ha facilitado el modelado de personajes virtuales. El análisis profundo de video ha hecho que el proceso de edición, sincronización de audio y video y transcripciones sea más rápido. El cine está siendo revolucionado gracias al Deep Learning.

Los servicios de transmisión y las plataformas de redes sociales utilizan Deep Learning. Les ayuda a ofrecer una experiencia más personalizada al usuario final. Desde recomendaciones hasta anuncios, Deep Learning facilita la mejor orientación. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook incorporan Deep Learning en sus algoritmos.

El entretenimiento deportivo también cosecha los beneficios de DL. El análisis de las emociones de los jugadores, la respuesta de la audiencia, etc., ayudan a elegir los mejores aspectos de las horas de metraje. Un gran ejemplo de esto fue IBM Watson en Wimbledon 2018.

2. Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales de hoy en día están tan capacitados como un ser humano a su entera disposición. Pueden tomar notas, realizar acciones e incluso ofrecer sugerencias a las órdenes de su voz.

Nuestros asistentes virtuales hacen uso del aprendizaje profundo para extraer datos de nosotros. Desde nuestra voz, acento, lugares que visitamos, hasta canciones que amamos, lo saben todo. Esto les ayuda a ser mejores y más personalizados a sus necesidades con el tiempo.

El aprendizaje profundo forma la base de Siri, Alexa, Google Assistant y la mayoría de los demás asistentes virtuales.

3. Reconocimiento Visual

Los sistemas de reconocimiento visual van desde los básicos hasta los de varias capas. Los modelos de aprendizaje profundo pueden identificar y ordenar imágenes según la ubicación, los elementos e incluso las personas.

El análisis de imágenes para detectar obscenidades en las plataformas de redes sociales ayuda a crear un entorno más seguro para todos. El reconocimiento visual ayuda a acceder a las imágenes correctas de las vastas bibliotecas de los motores de búsqueda. También ordena las imágenes en su galería para que pueda encontrar lo que necesita rápidamente.

El reconocimiento facial se ha utilizado en aplicaciones de seguridad durante años. Los teléfonos inteligentes también ahora se desbloquean reconociendo su rostro. Todas estas revoluciones son gracias al aprendizaje profundo.

4. Salud

La industria de la salud es el principal ejemplo de la contribución del aprendizaje profundo para mejorar la vida de las personas. A lo largo de los años, los sistemas basados ​​en GPU han facilitado el trabajo de los trabajadores de la salud. También han contribuido a un diagnóstico eficiente, un tratamiento estandarizado y un mejor rendimiento general.

El aprendizaje profundo ha empoderado a los sistemas de salud para,

• Abordar la escasez de trabajadores de calidad.
• Realizar diagnósticos precisos en etapas tempranas
• Ofrecer mejores informes de patología
• Predecir brotes o epidemias
• Estandarizar la ruta de tratamiento
• Desarrollar nuevos medicamentos y vacunas.

Aunque a menudo se encuentra con escepticismo, el aprendizaje profundo se utiliza cada vez más con fines de investigación. Muchos gigantes de la atención médica también están adoptando modelos de aprendizaje profundo para ofrecer un tratamiento mejor y más rápido y reducir costos.

5. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

El análisis de texto o habla y su comprensión para ofrecer el resultado correcto es el Procesamiento del Lenguaje Natural o PNL.

Las complejidades y matices del lenguaje humano son infinitas. Por lo tanto, los sistemas como Deep Learning que aprenden y mejoran sobre la marcha tienen la ventaja.

La PNL está siendo aceptada para resumir material de lectura de formato largo, como documentos legales. También ayudan a clasificar el texto, analizar el sentimiento y responder preguntas.

Las herramientas de chat de experiencia y atención al cliente también han encontrado un excelente uso para la PNL. La capacidad de comprender las complejidades e incluso construir frases de forma independiente permite que los bots se desempeñen con una eficiencia excelente.

6. Detección de fraude

El sector bancario y financiero no es ajeno a las transacciones fraudulentas y los estafadores. La adopción de sistemas de seguridad basados ​​en Deep Learning ha ayudado a agregar una capa adicional de protección.

Los modelos identifican patrones en las transacciones de los clientes, realizan un seguimiento de los puntajes de crédito y dan la alarma al ver una actividad anómala. Dichas implementaciones han ayudado a los fraudes con tarjetas de crédito y han ahorrado dinero en recuperación y seguros.

7. Traducción de idiomas

A medida que el mundo se vuelve más pequeño, aumenta la necesidad de poder traducir la información. Deep Learning ha permitido que el software identifique letras y las traduzca al idioma previsto.

Las traducciones automáticas automáticas se pueden realizar actualmente de dos maneras: traducción automática de texto y traducción de imágenes.

Estas herramientas son útiles no solo para fines comerciales globales, sino también para la vida cotidiana. Tanto si eres un turista como si deseas realizar un gesto especial para tu amigo en el extranjero, el idioma ya no es una barrera. Todo esto es gracias a aplicaciones como Google Translate, Google Lens, etc., que incorporan Deep Learning para cerrar brechas.

8. Restauración de píxeles

Durante años, la calidad de la cámara en los teléfonos inteligentes, así como los sistemas de seguridad, siguieron siendo problemáticas. En muchos casos, todavía lo hace. Hacer zoom en los videos para identificar a las personas a menudo se ve obstaculizado por la resolución limitada.

Pixel Recursive Super Resolution, una red DL entrenada por investigadores de Google Brain en 2017, encontró una solución. La red pudo tomar imágenes de caras de baja resolución y mejorarlas. La mejora fue lo suficientemente significativa como para resaltar características destacadas y permitir la identificación.

Las aplicaciones de mejora de imágenes a través del aprendizaje profundo son muchas. Pero lo más destacado es que pueden ser utilizados por los departamentos de policía y las fuerzas del orden para potenciar los sistemas de justicia.

9. Coches autónomos

Una idea que antes solo aparecía en sueños fantásticos, los coches autónomos ahora son más una realidad que nunca. ¿Qué alimenta esta hazaña espectacular que los humanos están tan cerca de perfeccionar? Lo has adivinado, aprendizaje profundo.

Una red multicapa de algoritmos de aprendizaje profundo da vida a los automóviles sin conductor. Los automóviles autónomos pueden identificar señalización y caminos, maniobrar entre el tráfico e incluso acomodar elementos en tiempo real como bloqueos de carreteras.

Esto es posible gracias a los datos de cámaras, sensores y mapas geográficos. La investigación continúa para mejorar nuestros modelos de aprendizaje profundo para perfeccionar los vehículos autónomos.

Los autos sin conductor están preparados para resolver muchos desafíos humanos diarios. Se pueden utilizar para el transporte diario, así como para entregas comerciales, entre muchos casos de uso.

Respuesta del mercado al aprendizaje profundo

En su concepción, Deep Learning se propuso resolver problemas de la vida real a través de sus soluciones. Sería un eufemismo decir que ha logrado cumplir su objetivo.

Con cada día que pasa, la aceptación y adopción de Deep Learning llega a nuevas industrias. Veamos algunos factores críticos del mercado que dan una idea del futuro prometedor de DL.

• Para el período previsto de 2020 a 2025, se prevé que el mercado Aprendizaje profundo registre una CAGR de 42,56 %
• A partir de 2019, América del Norte tenía la participación más alta en el mercado de DL.
• La subregión de Oceanía y el Indo-Pacífico muestran la tasa de crecimiento más alta para el mercado de aprendizaje profundo
• Los jugadores importantes incluyen Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation y Amazon Web Services Inc.

Limitaciones del aprendizaje profundo

Dada la fuerza revolucionaria que tiene Deep Learning, puede sonar injusto señalar sus limitaciones. Sin embargo, es esencial considerar las limitaciones como eso: limitaciones. No significan más que posibilidades de mejora y crecimiento.

Veamos algunas de las limitaciones actuales del aprendizaje profundo tal como lo conocemos.

1. Necesidad de enormes cantidades de datos

La eficiencia de cualquier modelo de Deep Learning depende de la cantidad y calidad de los datos de entrenamiento. No es de extrañar que cantidades tan grandes de datos no sean accesibles para todos.

Una dependencia tan alta de los sistemas de aprendizaje profundo de la abundancia de datos plantea una limitación. También conduce a eventos desafortunados, como cuando este software de la policía británica no pudo distinguir las dunas de arena de los desnudos.

2. Incapacidad para comprender el contexto

Otra deficiencia del aprendizaje profundo es su incapacidad para adaptarse a contextos cambiantes.

Por ejemplo, un modelo de aprendizaje profundo entrenado para jugar un juego puede vencer al campeón humano reinante. Sin embargo, ofrecerle otro juego y el mismo conjunto de instrucciones en el modelo no aseguran la victoria.

La necesidad de volver a entrenar los modelos de Deep Learning con cada cambio en el contexto podría verse como una limitación en tiempos de rápido crecimiento.

Investigadores y científicos se han esforzado en señalar otras limitaciones del aprendizaje profundo. Mientras que algunos se derivan del escepticismo directo, algunos son una crítica constructiva genuina. Se están realizando avances constantes para mejorar el aprendizaje profundo y su eficacia.

Conclusión

Deep Learning ya forma parte integral de nuestra vida cotidiana y de los servicios que utilizamos. El futuro también parece tener una mayor aceptación y adopción del aprendizaje profundo. Su utilidad en múltiples áreas e industrias muestra el potencial de los modelos DL.

Las previsiones muestran un crecimiento fenomenal para el mercado de aprendizaje profundo en los próximos años. Es un buen momento para que las empresas se sumerjan en el mundo de AI y DL. También es una imagen esperanzadora para las empresas y las industrias que se beneficiarán del aprendizaje profundo.