Diferencia entre red neuronal y aprendizaje profundo

En el mundo tecnológico actual, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte indispensable de la vida diaria. Aunque algunas personas usan la red neuronal y el aprendizaje profundo de manera intercambiable, sus avances, características y aplicaciones son en realidad diferentes.

Entonces, ¿qué es el modelo de red neuronal y aprendizaje profundo? ¿En qué se diferencian?

¿Qué es la red neuronal?

Una vista simple de la red neuronal

La red neuronal, también conocida como red neuronal artificial, sigue el modelo del cerebro humano. Analiza datos complejos, completa operaciones matemáticas, busca patrones y utiliza la información recopilada para hacer predicciones y clasificaciones. Y al igual que el cerebro, las redes neuronales de IA tienen una unidad funcional básica llamada neurona. Estas neuronas, también conocidas como nodos, transmiten información dentro de la red.

Una red neuronal básica tiene nodos conectados entre sí en capas de entrada, ocultas y de salida. La capa de entrada procesa y analiza la información antes de enviarla a la siguiente capa.

La capa oculta recibe datos de la capa de entrada u otras capas ocultas. Luego, la capa oculta continúa procesando y analizando los datos aplicando un conjunto de operaciones para transformar y extraer características relevantes de los datos de entrada.

Esta es la capa de salida que proporciona la información final utilizando las funciones extraídas. Esta capa puede tener uno o más nodos, según el tipo de recopilación de datos. Para la clasificación binaria, la salida tendrá un nodo que mostrará el resultado 1 o 0.

Existen diferentes tipos de redes neuronales de IA.

1. Red neuronal FeedForward

FeedForward Neural Network, utilizada principalmente para el reconocimiento facial, transmite información en una dirección. Esto significa que cada nodo de una capa está vinculado a cada nodo de la siguiente capa, y la información fluye en una dirección hasta llegar al nodo de salida. Este es uno de los tipos más simples de redes neuronales artificiales.

2. Red neuronal recurrente

Diagrama de la red neuronal recurrente

Este tipo de red neuronal apoya el aprendizaje teórico. La red neuronal recurrente se utiliza para datos secuenciales, como lenguaje natural y audio. También se utilizan para aplicaciones de conversión de texto a voz para Android y iPhone. Y a diferencia de las redes neuronales Feedforward que procesan información en una dirección, las redes neuronales recurrentes utilizan datos de las neuronas de procesamiento y los envían de regreso a la red.

Esta opción de devolución es importante cuando el sistema hace predicciones erróneas. La red neuronal recurrente puede intentar encontrar el motivo de los resultados inexactos y ajustarlos en consecuencia.

3. Red neuronal convolucional

Las redes neuronales tradicionales se han diseñado para procesar entradas de un tamaño fijo, pero las redes neuronales convolucionales (CNN) pueden procesar datos de diferentes tamaños. Las CNN son ideales para clasificar datos visuales como imágenes y vídeos de diferentes resoluciones y relaciones de aspecto. También son muy útiles para aplicaciones de reconocimiento de imágenes.

4. Red neuronal deconvolucional

Esta red neuronal también se conoce como red neuronal convolucional transpuesta y viceversa con red neuronal convolucional.

En una red neuronal convolucional, la imagen de entrada se procesa a través de capas convolucionales para extraer características importantes. Luego, esta salida se procesa a través de una serie de capas conectadas, que realizan una clasificación: asignan un nombre o etiqueta a la imagen de entrada en función de sus características. Esto es útil para el reconocimiento de objetos y la segmentación de imágenes.

Sin embargo, en una red neuronal deconvolucional, el mapa de características que anteriormente era la salida se convertirá en la entrada. Este mapa de características es una matriz tridimensional de valores y no se fusiona para formar la imagen original con mayor resolución espacial.

5. Red neuronal modular

Esta red neuronal combina módulos interconectados, cada uno de los cuales realiza una subtarea específica. Cada módulo de la red modular consta de una red neuronal prediseñadas que resuelve una subtarea como el reconocimiento de voz o la traducción de idiomas.

Modular Neural Network es adaptable y útil para procesar entradas con datos muy diferentes.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Descripción general del diagrama de aprendizaje en capas de la jerarquía de características

El aprendizaje profundo, un subgénero del aprendizaje automático, implica entrenar redes neuronales artificiales para que aprendan y crezcan automáticamente de forma independiente sin estar programadas para hacerlo.

¿El Deep Learning es inteligencia artificial? La respuesta es sí. Es la fuerza impulsora detrás de muchas aplicaciones de IA y servicios de automatización, y ayuda a los usuarios a realizar tareas con poca intervención humana. ChatGPT es una de esas aplicaciones de inteligencia artificial que tiene algunas aplicaciones prácticas.

Hay muchas capas ocultas entre las capas de entrada y salida del aprendizaje profundo. Esto permite que la red realice operaciones extremadamente complejas y aprenda continuamente a medida que los datos pasan a través de las capas.

El aprendizaje profundo se ha aplicado al reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, síntesis de vídeo y descubrimiento. Además, se aplica a creaciones complejas, como coches autónomos, que utilizan algoritmos de Deep Learning para identificar obstáculos y sortearlos perfectamente.

Debe introducir una gran cantidad de datos etiquetados en la red para entrenar un modelo de aprendizaje profundo. Los pesos y sesgos de las neuronas de la red se ajustan hasta que se pueda predecir con precisión la salida dados los nuevos datos de entrada.

Diferencia entre red neuronal y aprendizaje profundo

Los modelos de redes neuronales y aprendizaje profundo son subconjuntos del aprendizaje automático . Sin embargo, son diferentes en muchos aspectos.

Capa

Las redes neuronales artificiales suelen estar formadas por capas de entrada, capas ocultas y capas de salida. Mientras tanto, los modelos de Deep Learning incluyen varias capas de redes neuronales artificiales.

Límite

Aunque los modelos de Deep Learning incorporan redes neuronales artificiales, siguen siendo conceptos separados. Las aplicaciones de las redes neuronales artificiales incluyen reconocimiento de patrones, rostros, traducción automática y secuencias.

Mientras tanto, puede utilizar redes de aprendizaje profundo para la gestión de relaciones con los clientes, procesamiento del habla y el lenguaje, restauración de imágenes, etc.

Extraer características

Las redes neuronales artificiales requieren intervención humana, ya que los ingenieros deben determinar manualmente la jerarquía de funciones. Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo pueden determinar automáticamente la jerarquía de funciones utilizando conjuntos de datos etiquetados y datos sin procesar no estructurados.

Eficiencia

Las redes neuronales artificiales tardan menos en entrenarse, pero tienen menor precisión en comparación con el aprendizaje profundo (el aprendizaje profundo es más complejo). Además, también se sabe que las redes neuronales interpretan mal las tareas a pesar de completarlas muy rápidamente.

Recursos computacionales

El aprendizaje profundo es una red neuronal compleja que puede clasificar e interpretar datos sin procesar con poca intervención humana, pero requiere más recursos computacionales. Las redes neuronales artificiales son un subconjunto más simple del aprendizaje automático, que se puede entrenar utilizando pequeños conjuntos de datos con menos recursos computacionales, pero su capacidad para procesar datos complejos es limitada.

Aunque se usan indistintamente, la red neuronal y el aprendizaje profundo siguen siendo conceptos diferentes. Tienen diferentes métodos de entrenamiento y niveles de precisión. Sin embargo, los modelos de Deep Learning son más avanzados y producen resultados con mayor precisión, ya que pueden aprender de forma independiente con poca intervención humana.