Con el avance de la tecnología, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una parte habitual de nuestras vidas. Desde aplicaciones de asistente virtual hasta automóviles autónomos, la IA se utiliza en muchas industrias y para muchos usos diferentes.
El desarrollo de la inteligencia artificial es particularmente impresionante en ciertas áreas, incluida la visión artificial. Permite que los dispositivos vean objetos similares a los humanos, lo que les permite reconocer, analizar y clasificar objetos.
Esto es posible mediante el uso de una red neuronal convolucional, un poderoso algoritmo que abre nuevas posibilidades para lo que puede hacer el análisis de video. Verificar ¿Qué es la computación cuántica, es real y cómo cambia las cosas?
¿Qué son las redes neuronales convolucionales (CNN)?
El cerebro humano es la inspiración para la arquitectura de las redes neuronales. Las células del cerebro humano, llamadas neuronas, forman una red compleja y altamente interconectada y se envían señales eléctricas entre sí para ayudar a los humanos a procesar la información. De manera similar, las redes neuronales artificiales consisten en neuronas artificiales que trabajan juntas para resolver un problema. Las neuronas artificiales son unidades de software llamadas nodos, mientras que las redes neuronales artificiales son software o algoritmos que utilizan principalmente sistemas informáticos para resolver operaciones matemáticas.
Red neuronal convolucional: CNN es un tipo de aprendizaje profundo similar a un perceptrón multicapa. Se han utilizado para lograr un rendimiento de última generación en tareas de visión artificial como la detección de objetos y el reconocimiento facial.
En esencia, las redes neuronales convolucionales (CNN) consisten en neuronas con pesos y sesgos ajustables. Estas neuronas están organizadas en capas que realizan tareas específicas.
Cada capa está vinculada a la capa anterior y la capa de entrada recibe información del mundo exterior. La salida de cada neurona se determina aplicando la función de activación a un conjunto lineal de sus entradas y pesos.
En esencia, es un algoritmo de aprendizaje profundo capaz de evaluar imágenes e identificar objetos en ellas, incluso categorizarlos. Es capaz de realizar tareas relacionadas con el análisis de información de píxeles.
Las capas ocultas en las redes neuronales convolucionales realizan funciones matemáticas específicas, como resumen o filtrado, llamadas convolución. Es muy útil para la clasificación de imágenes, ya que puede extraer características relevantes de las imágenes, lo que es útil para el reconocimiento y la clasificación de imágenes. El nuevo modelo es más fácil de manipular sin perder características que son importantes para una buena predicción. Cada capa oculta extrae y procesa diferentes características de la imagen, como bordes, color y profundidad. Verificar Cómo convertirse en un ingeniero de inteligencia artificial y aprendizaje automático: una guía para principiantes.
¿Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales?
La clave del éxito de una CNN es que cada capa sucesiva tiene menos parámetros que la anterior, por lo que cuando el algoritmo llega al final, puede aprender más sobre su entorno que si hubiera tomado todos los datos a la vez. .
En cambio, mediante el análisis incremental de bits de datos más pequeños en cada paso, pueden identificar con mayor precisión patrones en su entorno, lo que les permite "aprender" extrayendo datos de imágenes o videos.
Las CNN usan convolución, u operaciones de matriz pequeña, para analizar datos de manera más eficiente que los métodos alternativos, como las redes totalmente conectadas. Estos desvíos le permiten extraer de forma rápida y precisa características significativas de imágenes u ondas de sonido.
Por ejemplo, si intentara identificar diferentes tipos de animales en una imagen, una CNN tendría varias capas, cada una de las cuales realizaría operaciones en pequeñas partes de la imagen a la vez, por ejemplo, detectaría bordes o diferencias de color.
La convolución implica pasar cada elemento de la matriz de imágenes por otra matriz llamada filtro. El filtro suele ser mucho más pequeño que la matriz original y ayuda a identificar ciertas características dentro de la imagen, como bordes o formas.
Finalmente, las capas completamente conectadas combinan todas las características extraídas de las capas anteriores en un solo vector, que luego se puede usar con fines de clasificación.
La capa de salida toma este vector como entrada y lo usa para hacer predicciones basadas en lo que ha aprendido de los datos vistos previamente durante las sesiones de entrenamiento. Como resultado, las redes neuronales convolucionales continúan volviéndose más inteligentes a medida que se alimentan más datos al sistema.
Se utilizan varios algoritmos de aprendizaje automático para acelerar los cálculos y mejorar la precisión cuando se trata de detectar objetos. Verificar Las mejores bibliotecas de aprendizaje automático para ganar experiencia adicional.
Mejores usos de las redes neuronales convolucionales
Las redes neuronales convolucionales se utilizan para una variedad de usos diferentes y se implementan con frecuencia en muchas industrias. Estas son algunas aplicaciones comunes de las redes neuronales convolucionales.
1. Reconocimiento facial
La tecnología de reconocimiento facial se basa en las CNN porque los dispositivos deben poder detectar cambios en la forma facial a lo largo del tiempo para identificar con precisión a las personas de una foto a la siguiente.
Para ello, debe estar entrenado para usar miles de fotos que contienen rostros desde diferentes ángulos y expresiones. Una vez entrenado, puede comparar las nuevas imágenes con las almacenadas en su base de datos y determinar si coinciden.
Esta tecnología se está volviendo cada vez más popular gracias a su capacidad para identificar rápidamente a las personas sin necesidad de contacto físico o interacción humana. Esto los hace ideales para aplicaciones tales como sistemas de seguridad donde se requiere una identificación rápida de personas sin ningún contacto de persona a persona.
2. Anuncios
El uso de la inteligencia artificial en la publicidad ha crecido exponencialmente en los últimos años debido a su capacidad para identificar tendencias de forma rápida y precisa. Con la ayuda de las redes neuronales convolucionales, los anunciantes pueden comprender mejor las preferencias de su público objetivo y adaptar sus campañas publicitarias en consecuencia.
Por ejemplo, las empresas de indumentaria pueden utilizar las CNN para analizar los comentarios de los clientes sobre diferentes estilos, colores o materiales, de modo que puedan tomar decisiones informadas sobre qué artículos incluir en sus próximas campañas publicitarias.
Además, las CNN pueden proporcionar información sobre dónde es más probable que los clientes hagan clic en un anuncio o qué palabras clave darán como resultado la tasa de conversión más alta para una campaña determinada.
3. Detección de objetos
La detección de objetos con CNN funciona entrenando un modelo para que reconozca objetos específicos dentro de imágenes o videos digitales mediante el reconocimiento de patrones específicos, como bordes, formas y colores, que ayudan a distinguir un objeto de otro.
El modelo se entrena utilizando conjuntos de datos etiquetados: puntos de datos donde a cada punto se le ha asignado una etiqueta, como chalecos de seguridad o cascos. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a reconocer y mapear ciertos patrones asociados con cada etiqueta a las etiquetas correspondientes cuando se le presentan nuevos puntos de datos durante la inferencia.
4. Análisis de documentos
Las CNN ofrecen varias ventajas sobre los sistemas tradicionales basados en reglas cuando se utilizan para el análisis de documentos. Por ejemplo, requiere mucho menos esfuerzo que otras técnicas porque se requiere una intervención humana limitada.
En segundo lugar, debido a que son sistemas de autoaprendizaje, continúan volviéndose más inteligentes con el tiempo, ya que pueden reconocer tendencias y patrones que los humanos podrían pasar por alto.
5. Autenticación biométrica
La tecnología de autenticación biométrica, como el sensor de huellas dactilares, ha evolucionado drásticamente durante la última década. Si bien hay muchas razones por las que la IA no puede reemplazar a los humanos en el trabajo todavía, las tecnologías como las CNN ciertamente pueden ayudar a facilitar las cosas.
Cuando se trata de biometría, las CNN se pueden usar para identificar características muy específicas en la cara o la huella dactilar de un individuo que serían difíciles o imposibles de detectar manualmente para los humanos.
Por ejemplo, si desea autenticar a alguien mediante la tecnología de reconocimiento facial, CNN podría escanear cientos de imágenes del rostro de esa persona e identificar detalles minuciosos como poros o arrugas que podrían ser demasiado pequeños para que los humanos los vean a simple vista. Verificar Algunos consejos para proteger tu smartphone del robo.
Las CNN pueden ayudar a las empresas a obtener información útil
Un número cada vez mayor de empresas ahora está aprovechando el poder de las CNN para extraer información útil de imágenes o videos digitales. Las CNN se utilizan no solo para la seguridad en el lugar de trabajo, sino también para el marketing en las industrias minorista y automotriz.
Es solo una de las muchas técnicas que los desarrolladores pueden querer aprender para mantenerse a la vanguardia de los desarrollos tecnológicos y prepararse para las demandas cambiantes a medida que el mundo continúa evolucionando. Puedes ver ahora Prácticas funciones de iPhone que te harán la vida más fácil.
