Todo lo que necesitas saber sobre el aprendizaje automático con ANN
Para entender qué es una ANN (Red Neuronal Artificial), primero es necesario entender de qué trata una red neuronal. Al igual que tu cerebro, las redes neuronales están formadas por numerosas neuronas interconectadas. Muchas aplicaciones utilizan redes neuronales para modelar relaciones desconocidas entre diversos parámetros basándose en una gran cantidad de ejemplos
La clasificación de dígitos escritos a mano, el reconocimiento de voz y la predicción de precios de acciones son algunos ejemplos destacados de aplicaciones exitosas de redes neuronales.
En 1943, el neurofisiólogo y cibernético estadounidense Warren S. McCulloch (el hombre que inventó las redes neuronales artificiales) creó el primer modelo conceptual de una red neuronal artificial, según el cual una neurona es referida como "un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa." Básicamente, es una sola célula en una red de células que recibe una entrada, la procesa y genera una salida.
Este artículo de Zilliz, el proveedor líder de tecnologías de base de datos vectorial e IA, proporciona una comprensión completa del aprendizaje automático con ANN y cómo funciona.
¿Qué es una red neuronal artificial?
Definición de red neuronal artificial
Una red neuronal artificial (ANN) está compuesta por una capa de entrada, varias capas ocultas y una capa de salida que, juntas, conforman la estructura básica de la red neuronal. Cada nodo de una capa está vinculado a cada nodo de la capa siguiente. Cualquier nodo dado procesa la suma ponderada de sus entradas utilizando una función de activación no lineal. Esta es la salida del nodo, que se convierte en la entrada de otro nodo en la siguiente capa.
La señal fluye de izquierda a derecha, y la salida final se calcula repitiendo este procedimiento para cada nodo, completando la estructura de la red neuronal. Aprender los pesos asociados con todas las aristas es lo que implica entrenar esta red neuronal profunda.
La arquitectura de la red neuronal artificial. Fuente: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
La Figura 2 representa una neurona artificial típica, así como el modelado de una red neuronal multicapa. En esta figura, el flujo de señal desde las entradas x1,...,xn se considera unidireccional, como indican las flechas, al igual que el flujo de señal desde la salida de una neurona (O).
Una neurona de una red neuronal artificial (ANN). Fuente: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
El algoritmo de retropropagación
En las ANN de propagación hacia adelante, se utiliza el algoritmo de retropropagación. Esto significa que las neuronas artificiales se organizan en capas y envían señales "hacia adelante", mientras los errores se propagan hacia atrás. Las neuronas de la capa de entrada proporcionan la entrada a la red, y las neuronas de la capa de salida proporcionan la salida de la red.
Podría haber una o más capas intermedias ocultas. El algoritmo de retropropagación emplea aprendizaje supervisado, lo que significa que alimentamos al algoritmo con ejemplos de las entradas y salidas que queremos que la red calcule, y se calcula el error (la diferencia entre los resultados reales y los esperados).
El algoritmo de retropropagación está diseñado para reducir este error hasta que la ANN aprenda los datos de entrenamiento.
La función sigmoidal es la función de salida más común. Para números positivos grandes, la función sigmoidal está muy cerca de uno, es 0,5 en cero y está muy cerca de cero para números negativos grandes. Esto permite una transición suave entre la salida baja y alta de la neurona (cerca de cero o cerca de uno).
El algoritmo de retropropagación ahora calcula la relación del error con la salida, las entradas y los pesos. Una vez que hayamos determinado esto, podemos usar el método de descenso del gradiente para ajustar los pesos.
Funciones de activación más comunes. Fuente: Wikipedia
Para representar características más complejas y "leer" modelos cada vez más complejos para la predicción y clasificación de datos basados en miles o incluso millones de características, los sistemas ANN necesitaban evolucionar para convertirse en redes neuronales de inteligencia artificial.
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en aprender "capas" sucesivas de representaciones cada vez más significativas a partir de los datos.
Las redes neuronales artificiales vienen en una variedad de formas. Las redes se construyen utilizando un conjunto de parámetros y operaciones matemáticas que determinan la salida.
Tipos destacados de redes neuronales artificiales
Una ANN es un sistema de procesamiento de datos compuesto por una gran cantidad de elementos de procesamiento simples y altamente interconectados (neuronas artificiales) en una arquitectura inspirada en la estructura de la corteza cerebral del cerebro.
Existen varios tipos de arquitectura de redes neuronales. Echemos un vistazo de cerca a las más utilizadas:
1. Redes neuronales de propagación hacia adelante
El tipo más básico de red neuronal se llama redes neuronales de propagación hacia adelante (FNN). Estas FNN envían datos en una dirección, a través de varios nodos de entrada, hasta que llegan al nodo de salida. La red puede tener o no capas de nodos ocultos, lo que hace que su funcionamiento sea más comprensible. Está configurada para lidiar con mucho ruido.
Los datos entran en este tipo de red neuronal a través de nodos de entrada y salen a través de nodos de salida, y puede tener capas ocultas. En esta red neuronal, se utiliza la función de activación clasificadora. Solo se requiere la onda propagada hacia adelante. La retropropagación no está permitida.
Las redes neuronales de propagación hacia adelante están en el núcleo de tareas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Una red neuronal de propagación hacia adelante es bastante simple y enormemente beneficiosa para algunas aplicaciones de aprendizaje automático debido a su arquitectura optimizada.
2. Redes neuronales convolucionales
Ejemplo de red neuronal convolucional. Fuente: https://studentsxstudents.com/training-a-convolutional-neural-network-cnn-on-cifar-10-dataset-cde439b67bf3
Una red neuronal convolucional (CNN o ConvNet) es el tipo más común de red neuronal profunda. Una CNN combina características aprendidas por capas con datos de entrada, lo que hace que la arquitectura sea adecuada para procesar datos 2D, como imágenes. Las CNN eliminan la necesidad de extracción manual de características, por lo que no tienes que identificar características de clasificación de imágenes.
La CNN extrae características directamente de las imágenes. Las características relevantes no se preentrenan. En cambio, se aprenden a medida que la red se entrena con un conjunto de imágenes.
Hay algunas razones importantes por las que las redes neuronales convolucionales se prefieren sobre otros modelos de redes neuronales. Para empezar, CNN utiliza un concepto de compartición de pesos, que reduce la cantidad de parámetros que deben entrenarse, lo que da como resultado una mejor generalización. Dado que hay menos parámetros, las CNN pueden entrenarse fácilmente y sin sobreajuste. Luego, con las CNN, la etapa de clasificación se combina con la etapa de extracción de características, y ambas etapas emplean el proceso de aprendizaje. Además, implementar redes grandes utilizando modelos generales de ANN es mucho más difícil que implementarlas utilizando CNN.
Las CNN se utilizan ampliamente en una variedad de dominios debido a su rendimiento excepcional, incluida la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la detección de rostros, el reconocimiento de voz y el reconocimiento automotriz en tiempo real.
3. Redes neuronales recurrentes
Un diagrama que muestra una arquitectura de red neuronal recurrente. Fuente: https://www.cs.toronto.edu/~tingwuwang/rnn_tutorial.pdf
Las redes neuronales recurrentes, al igual que las FNN, tienen capas ocultas con una conexión autorrecurrente adicional que permite que las capas ocultas en un instante de tiempo se utilicen como entrada para el siguiente instante de tiempo. Cada nodo en un modelo de red neuronal actúa como una celda de memoria. Al procesar la información que reciben, estas celdas trabajan para garantizar el cálculo y la implementación inteligentes. La capacidad de este modelo para recopilar y reutilizar todos los datos procesados lo hace único.
Uno de los componentes esenciales de una red neuronal recurrente es un bucle de retroalimentación robusto. Con las redes neuronales recurrentes, las técnicas de redes neuronales son capaces de "autoaprender" de sus errores. Cuando los datos se ejecutan a través del algoritmo por segunda vez después de una predicción incorrecta, el sistema intenta hacer la predicción correcta teniendo en cuenta la retroalimentación.
Las redes neuronales recurrentes se emplean con frecuencia en aplicaciones como texto a voz, previsión de ventas y previsión del mercado de valores.
Pero el modelo Vanilla RNN tiene un defecto grave, conocido como el problema del desvanecimiento del gradiente, que impide que sea preciso. Significa que la red tiene problemas para recordar palabras más adelante en la secuencia y, en cambio, basa sus predicciones solo en las más recientes.
Para abordar este problema, se introdujeron modelos sucesores como LSTM y GRU. Estas redes superan a las RNN tradicionales porque pueden mantener interrelaciones a largo plazo, así como dinámicas no lineales en el caso de un conjunto de datos de entrada de series temporales. En estos modelos, los gradientes fluyen sin cambios, evitando así el problema del desvanecimiento de los gradientes.
Ventajas de usar ANN
Echemos un vistazo rápido a los tres beneficios clave de las redes neuronales artificiales:
Capacidad de procesamiento paralelo: Una red neuronal artificial tiene la capacidad numérica para realizar múltiples tareas a la vez.
Amplias aplicaciones: Dado que cualquier red neuronal está hecha para hacer que las máquinas funcionen como los humanos, tienen varias ventajas sobre los reemplazos humanos y una amplia gama de aplicaciones. La tecnología tiene beneficios para los campos de la medicina, la ingeniería, la minería, la agricultura, etc..
Sin pérdida de datos: Dado que la entrada se almacena en sus propias redes en lugar de en una base de datos, la pérdida de datos no tiene ningún efecto en su funcionamiento.
Desafíos de usar ANN
El problema de la escalabilidad, las pruebas, la verificación y la integración de los sistemas de redes neuronales en entornos modernos son cuestiones importantes hoy en día. Cuando se aplican a problemas más grandes, los programas de redes neuronales pueden volverse inestables. Las pruebas y la verificación son una fuente de preocupación para industrias sensibles como la defensa, la investigación nuclear y la investigación espacial.
Una ANN no puede seleccionarse, desarrollarse, entrenarse ni verificarse utilizando ninguna metodología estructurada. Es bien sabido que la calidad de la solución de una ANN depende del tamaño del conjunto de entrenamiento, el número de capas y el número de neuronas en cada capa.
Muchas personas sienten que la salida sería más precisa cuando hay más datos en el conjunto de entrenamiento. Sin embargo, no es cierto. Un conjunto de entrenamiento demasiado pequeño impedirá que la red aprenda patrones generalizados a partir de las entradas, mientras que uno demasiado grande hará que los patrones generalizados se desintegren y hará que la red sea susceptible al ruido de entrada.
Un modelo de red neuronal a menudo se denomina una "caja negra definitiva". La falta de explicación detrás de las soluciones exploratorias es una desventaja significativa: existe una incapacidad para explicar por qué o cómo la solución genera desconfianza en la red. Es por este problema que algunas industrias, especialmente la comunidad médica, evitan usar un modelo de red neuronal.
Aplicación de ANN en el aprendizaje automático
Hoy en día, las redes neuronales se utilizan en una amplia gama de aplicaciones en múltiples industrias, aprovechando el poder del aprendizaje automático. Su uso en las empresas ha experimentado un fuerte crecimiento del 270% en los últimos años. Estas son algunas áreas en las que las redes neuronales son extremadamente eficaces.
Reconocimiento de voz: Las redes neuronales artificiales se utilizan ahora de forma rutinaria en la tecnología de reconocimiento de voz. Anteriormente, se utilizaban modelos estadísticos, como el modelo oculto de Markov, en la tecnología de reconocimiento de voz.
Reconocimiento de imágenes: Esta aplicación pertenece a la categoría más amplia del reconocimiento de patrones. Se han desarrollado muchas redes neuronales para reconocer caracteres escritos a mano, ya sean letras o dígitos. Con muchas otras aplicaciones, incluido el reconocimiento facial en redes sociales y el procesamiento de imágenes satelitales, el reconocimiento de imágenes es un campo que se está expandiendo rápidamente.
Clasificación de texto: Muchas aplicaciones, incluida la búsqueda web, el filtrado de información, la identificación de idioma, las pruebas de legibilidad y el análisis de sentimiento, dependen de la clasificación de texto.
Pronóstico: Una red neuronal puede pronosticar resultados examinando tendencias históricas. Las redes neuronales se utilizan de forma rutinaria en aplicaciones en los campos de la banca, los mercados de valores y el pronóstico meteorológico. Se está llevando a cabo más investigación en esta área.
Redes sociales: Las redes neuronales se utilizan comúnmente para analizar el comportamiento de los usuarios. Una red neuronal puede procesar y analizar enormes cantidades de contenido generado por los usuarios. Cada toque que hace un usuario dentro de una aplicación está destinado a generar información valiosa. Utilizando esos datos, se envían anuncios dirigidos basados en la actividad, las preferencias y el comportamiento de compra del usuario.
Conclusión sobre el aprendizaje automático de las ANN
La capacidad de las redes neuronales para examinar una amplia gama de relaciones permite a los usuarios modelar rápidamente fenómenos que de otro modo serían difíciles, si no imposibles, de comprender.
Gestionar vectores de incrustación masivos generados por redes neuronales profundas y otros modelos de aprendizaje automático es crucial. Estos datos de alta dimensionalidad hacen que el proceso de computación sea extremadamente lento si se utiliza una base de datos tradicional. Por lo tanto, se pueden almacenar en una base de datos vectorial.
Este es uno de los muchos casos de uso de las bases de datos vectoriales. Y aquí es precisamente donde entra Zilliz, especialmente si te preguntas 'qué es una base de datos vectorial?' y si deberías explorarla.
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