La guía definitiva de la arquitectura de ANN: Capas y nodos

¿Recuerdas el examen de biología sobre neuronas y el cerebro de tus días escolares?

Es hora de volver a visitar las redes neuronales, pero esta vez, no estamos hablando del cerebro humano (ni de los resultados de ese examen). En su lugar, hablemos de las redes neuronales artificiales.

Los desarrolladores utilizan software de redes neuronales artificiales para el aprendizaje profundo, empleando redes neuronales profundas (DNNs) para construir aplicaciones inteligentes.

¿Cómo aprenden las redes neuronales artificiales?

A pesar de sus diferencias, las redes neuronales artificiales generalmente se comparan con el cerebro humano. Sin embargo, operan de una manera mucho más simplificada.

El cerebro humano contiene miles de millones de neuronas que envían y reciben neurotransmisores y transportan información por todo el cuerpo. Estas neuronas nos ayudan a pensar y aprender al recibir datos sensoriales como entrada, procesarlos y proporcionar una salida. Esto continúa hasta que se alcanza un resultado deseado a través de una red altamente interconectada.

Las redes neuronales artificiales contienen neuronas artificiales (llamadas nodos) que les ayudan a aprender de los datos y resolver problemas. Las capas del cerebro humano inspiran los algoritmos. Al igual que los cerebros humanos, las RNAs también tienen una arquitectura de red interconectada que consta de tres capas:

• Capa de entrada: La capa de entrada es lo que parece: recibe información del mundo exterior en la red neuronal artificial. Los nodos de entrada leen los datos en bruto y los introducen en el sistema para su procesamiento antes de pasarlos a la siguiente capa.

• Capa oculta: Una vez que la información pasa a través de la capa de entrada, se mueve a través de las capas ocultas del medio para el procesamiento real. Estas capas realizan los cálculos complejos necesarios para que la RNA aprenda y tome decisiones en consecuencia. Dependiendo de la red, puede haber una o muchas capas ocultas.
• Capa de salida: Finalmente, la capa de salida comparte el resultado final o la decisión después del cálculo.

Al recibir la información, la red la procesa, decide qué hacer con ella y luego comparte su decisión. Los cálculos ocurren a medida que la información pasa de capa en capa a través de ciclos de propagación hacia adelante y hacia atrás mientras la red se entrena y aprende. Aquí hay algunas definiciones para ayudar a entender mejor el concepto:

• Canales: Puntos de conexión entre neuronas de una capa a la siguiente.
• Peso: Valores numéricos asignados a los canales utilizados para determinar la importancia de cada entrada.
• Función de activación: Un umbral (función matemática) que determina si una neurona particular en la capa oculta se activará o no.
• Sesgo: Un valor numérico, a veces definido como la constante, que se suma a la suma de entrada y se pasa a través de la función de activación.
• Propagación hacia adelante: El proceso de neuronas activadas que pasan información a través de canales en un movimiento hacia adelante para generar una salida.
• Retropropagación: El proceso de actualizar los pesos y sesgos de la red basado en el error de salida, trabajando hacia atrás desde la salida a la entrada.

Fuente: AI Mind

¿Cuáles son los tipos de redes neuronales artificiales?

Diferentes tipos de redes neuronales artificiales satisfacen diversos niveles de complejidad y necesidades de entrenamiento.

1. Redes neuronales de avance directo (FNNs)

Una FNN es el tipo más simple de red neuronal artificial. La información fluye en una dirección desde la capa de entrada a través de las capas ocultas y finalmente a la capa de salida, sin ciclos o bucles en el proceso de entrenamiento. A menos que se considere necesario, la red puede no tener siquiera una capa oculta debido a su simplicidad. No hay retropropagación involucrada en este método.

2. Redes neuronales modulares (MNNs)

En una red neuronal modular, múltiples redes independientes trabajan juntas para resolver tareas complejas al contribuir con sus resultados al resultado colectivo. Esta estructura divide una tarea más grande en piezas más pequeñas, y un módulo separado maneja cada subtarea en consecuencia. A lo largo del proceso, los módulos operan de manera independiente, permitiendo que cada módulo se entrene por separado en sus respectivos datos relacionados con su subtarea asignada. Las redes no interfieren entre sí durante el proceso de cálculo.

3. Redes neuronales convolucionales (CNNs)

Las redes neuronales convolucionales (a veces denominadas ConvNets) están diseñadas para procesar imágenes y reconocer patrones complejos de manera efectiva. Extraen características de los datos y aprenden a través del entrenamiento en un conjunto dado de imágenes. Debido a sus capacidades de extracción de características automatizadas, las CNNs son altamente efectivas para la clasificación de objetos (por ejemplo, reconocimiento facial) y otros programas de visión por computadora.

4. Redes neuronales recurrentes (RNNs)

Una red neuronal recurrente (RNN) procesa y convierte datos secuenciales, como palabras, oraciones e información de series temporales. Existen diferentes tipos de arquitecturas RNN, incluyendo uno a muchos (una entrada a muchas salidas), muchos a muchos (muchas entradas a muchas salidas) y muchos a uno (muchas entradas a una salida). Las redes neuronales recurrentes funcionan bien para traducciones, resúmenes de texto y modelos de predicción de series temporales.

Ventajas de las redes neuronales artificiales

Las RNAs han transformado el campo de la inteligencia artificial al imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información. Aquí hay algunas ventajas clave de usar RNAs:

• Capacidad de aprendizaje: Las RNAs pueden aprender y adaptarse a partir de patrones de datos, lo que las hace efectivas para tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de voz y predicciones.
• Procesamiento no lineal: Son excelentes para modelar relaciones complejas y no lineales que los algoritmos tradicionales tienen dificultades para manejar.
• Versatilidad: Las RNAs pueden aplicarse en diversos dominios, incluyendo salud, finanzas, robótica y procesamiento del lenguaje natural.

Desventajas de las redes neuronales artificiales

Aunque las RNAs ofrecen capacidades notables, no están exentas de desafíos. Aquí hay algunas desventajas clave de usar RNAs:

• Altos requisitos computacionales: Entrenar RNAs demanda un poder computacional significativo, lo que puede ser intensivo en recursos y consumir mucho tiempo.
• Naturaleza de caja negra: El proceso de toma de decisiones en las RNAs a menudo es difícil de interpretar o explicar, lo que limita la transparencia.
• Dependencia de datos: Las RNAs requieren grandes cantidades de datos etiquetados para un entrenamiento efectivo, lo que puede no estar siempre disponible.

Aplicaciones de las RNAs

Las RNAs son la base para otros algoritmos de aprendizaje profundo, incluyendo las tres aplicaciones a continuación.

1. Reconocimiento facial

La tecnología de reconocimiento facial y la biometría utilizan redes neuronales artificiales para detectar características y expresiones faciales, y distinguir rostros de otros objetos que no son rostros. Las redes neuronales convolucionales (CNNs), diseñadas para el procesamiento de imágenes, incluyendo rostros, sobresalen en la detección de características complejas. Crean una imagen tipo plano conocida como huella facial para referencia en una base de datos. Luego, los rostros pueden escanearse y compararse con la huella facial para verificar la identidad. Los sistemas de seguridad, plataformas de redes sociales y las fuerzas del orden utilizan tecnologías de reconocimiento facial.

2. Traducción en tiempo real

Herramientas como Google Translate utilizan la traducción automática neuronal (NMT) para producir traducciones en tiempo real de un idioma a otro. En NMT, la red predice la probabilidad de una secuencia de palabras al descomponer oraciones en partes más pequeñas para traducirlas. Luego, NMT aprende a traducir oraciones estructuradas de manera similar en el futuro.

3. Predicción del clima

Las estaciones meteorológicas, las imágenes satelitales y los rastreadores de radar recopilan datos relacionados con el clima, incluyendo temperatura, humedad, presión barométrica, imágenes de patrones climáticos, seguimiento de precipitaciones y actualizaciones de tormentas. Estos conjuntos de datos pueden usarse como datos de entrada para una red neuronal artificial (RNA). Al entrenar la RNA con datos meteorológicos históricos, puede aprender a reconocer patrones y relaciones entre variables para predicciones climáticas futuras más precisas.

Las 5 mejores herramientas de software de redes neuronales artificiales

El software de redes neuronales artificiales (RNA) ayuda a las empresas a reunir conjuntos de datos para el aprendizaje básico y el entrenamiento de modelos. Los desarrolladores también utilizan redes neuronales profundas (DNNs), un tipo de RNA, para construir aplicaciones inteligentes con funcionalidad de aprendizaje profundo. Estas redes forman la base para otros algoritmos de aprendizaje profundo, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Para calificar para la inclusión en la categoría de Redes Neuronales Artificiales, un producto debe:

• Proporcionar una red basada en unidades neuronales interconectadas para crear capacidades de aprendizaje
• Ofrecer una base para algoritmos de aprendizaje más profundo
• Vincularse a fuentes de datos para alimentar la red neuronal con información

* A continuación se presentan las cinco principales plataformas de redes neuronales artificiales líderes del Informe Grid® de Invierno 2024 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Google Cloud Deep Learning VM Image

Google Cloud Deep Learning VM Image proporciona máquinas virtuales preconfiguradas para aplicaciones de aprendizaje profundo, lo que facilita y acelera el inicio de un proyecto con una imagen de VM que incluye los marcos de IA más populares. Deep Learning VM Image admite marcos de aprendizaje automático como PyTorch y TensorFlow. Además, están optimizados con las últimas bibliotecas NVIDIA® CUDA-X AI y proporcionan soporte integrado para JupyterLab.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Buena herramienta para científicos de datos/ingenieros de ML. Tiene todos los módulos más recientes y es fácil de instalar. Las dependencias comunes preinstaladas y el soporte de controladores para GPU/TPU y opciones de CLI lo hacen increíble. Hace posible que unas pocas horas de trabajo se realicen en unos pocos clics.”

- Reseña de Google Cloud Deep Learning VM Image, Ramakant S.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La interfaz de usuario de la plataforma puede mejorarse.”

- Reseña de Google Cloud Deep Learning VM Image, Udit S.

2. AIToolbox

AIToolbox contiene módulos de IA escritos en Swift, incluyendo Grafos/Árboles, Regresión Lineal, Máquinas de Vectores de Soporte, Redes Neuronales, PCA, KMeans, Algoritmos Genéticos, MDP, Mezcla de Gaussianas y Regresión Logística. Las redes neuronales pueden soportar múltiples capas, entrenamiento en línea y por lotes, y capas de avance directo o recurrentes simples mezcladas en un entrenamiento de red simple.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“AIToolbox ofrece muchos tutoriales, artículos y guías que ayudan a aprender sobre nuevas tecnologías. AIToolbox proporciona acceso a varias herramientas y bibliotecas de IA y ML, lo que facilita a los usuarios implementar y experimentar con nuevas tecnologías. AIToolbox está diseñado para ser fácil de usar con características que facilitan a los usuarios acceder y usar la plataforma."

- Reseña de AIToolbox, Hem G.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“A veces se retrasa, y enfrentamos demoras en la respuesta; es frustrante a veces.”

- Reseña de AIToolbox, Darshan S.

3. PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto que simplifica el desarrollo de RNAs. Ofrece gráficos de cálculo dinámico, depuración fácil y aceleración de GPU, lo que lo hace ideal para tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Debido a su flexibilidad y rendimiento, PyTorch es ampliamente utilizado tanto en investigación como en la industria.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"La documentación central de PyTorch es excelente, proporcionando información completa, pero muchas bibliotecas auxiliares y características más nuevas sufren de documentación limitada o incompleta. Además, la efectividad de PyTorch disminuye cuando no hay suficientes datos para entrenar el modelo, ya que la mejora y precisión pueden no cumplir con las expectativas."

- Reseña de PyTorch, Alok Y.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Aunque PyTorch ofrece accesibilidad, puede ser un desafío para los recién llegados al ecosistema de Python. Desplegar modelos más allá de la etapa de entrenamiento puede requerir un esfuerzo adicional para una transición sin problemas. Además, las actualizaciones frecuentes, aunque demuestran progreso, pueden ocasionalmente llevar a problemas de compatibilidad que requieren atención y adaptación."

- Reseña de PyTorch, Muneeb M.

4. Microsoft Cognitive Toolkit (anteriormente CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit es un kit de herramientas de aprendizaje profundo de código abierto para crear modelos de predicción de aprendizaje automático. Los desarrolladores lo utilizan para el reconocimiento de voz, imagen y texto con velocidad, precisión y calidad de grado comercial. Sin embargo, Microsoft ha descontinuado el marco, por lo que ya no recibirá actualizaciones ni desarrollo adicional.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Las características más útiles son la navegación fácil y el bajo código para la creación de modelos. Cualquier novato puede entender fácilmente la plataforma y crear modelos fácilmente. El soporte para varias bibliotecas para diferentes idiomas lo hace destacar. ¡Gran producto en comparación con Google AutoML.”

- Reseña de Microsoft Cognitive Toolkit (anteriormente CNTK), Anubhav I.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Menos control para personalizar los servicios a nuestros requisitos y actualizaciones con errores a los SDKs de CNTK, que a veces rompen el código de producción.”

- Reseña de Microsoft Cognitive Toolkit (anteriormente CNTK), Chinmay B.

5. node-fann

node-fann es una biblioteca de redes neuronales rápida y de código abierto para Node.js, basada en la biblioteca Fast Artificial Neural Network (FANN). Permite a los desarrolladores construir y entrenar RNAs directamente en un entorno Node.js, proporcionando una API fácil de usar para tareas como reconocimiento de patrones, clasificación y regresión. Node-FANN admite varias arquitecturas de RNA y algoritmos de entrenamiento, ofreciendo flexibilidad para una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático mientras es liviano y eficiente para la integración en proyectos basados en JavaScript.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Node-FANN es fácil de implementar e integrar, con documentación fácil de usar que se destaca en comparación con otras bibliotecas. Ofrece soporte multiplataforma, permitiendo un uso dinámico en diferentes sistemas. Para principiantes, hay ejemplos preconstruidos disponibles, proporcionando un recurso salvavidas para comenzar. Además, se incluye optimización de caché, mejorando el rendimiento general de la biblioteca."

- Reseña de node-fann, Ritik S.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Una desventaja significativa es que no es gratuito. Además, no estoy satisfecho con el rendimiento de Node FANN, una biblioteca diseñada para integrar redes en plataformas colaborativas. Su falta de documentación y ejemplos lo hace desafiante para que los principiantes lo entiendan y usen efectivamente."

-Reseña de node-fann, Justin J.

Basado en el cerebro humano

Las RNAs son un avance revolucionario en el creciente campo de la inteligencia artificial. Inspiradas en el cerebro humano, las RNAs aprenden de los datos y realizan tareas complejas al máximo de sus capacidades tecnológicas.

¿Quieres saber más sobre modelos de aprendizaje automático? Lee más sobre ellos y cómo entrenarlos.