Introducción a Deep Learning

Deep Learning es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que se enfoca en el entrenamiento de redes neuronales profundas. A diferencia del aprendizaje automático tradicional, donde los algoritmos necesitan que los humanos les proporcionen características importantes, las redes neuronales profundas pueden aprender por sí mismas a partir de datos no estructurados. Las redes neuronales profundas utilizan capas de nodos para procesar y extraer características cada vez más complejas de los datos de entrada. Cada capa se entrena para detectar patrones específicos, como bordes o formas simples en una imagen, y envía esta información a la siguiente capa para detectar patrones aún más complejos. Esto permite que la red neuronal profunda extraiga información importante y tome decisiones precisas en una amplia gama de tareas, como reconocimiento de voz, clasificación de imágenes y análisis de texto. Python y TensorFlow son dos herramientas populares para el desarrollo de aplicaciones basadas en Deep Learning. Con estas herramientas, es posible construir modelos de redes neuronales profundas para abordar una amplia gama de problemas de IA.

En términos muy generales, el Deep Learning (o aprendizaje profundo en español) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el uso de algoritmos y modelos de redes neuronales artificiales para enseñar a una máquina a aprender y mejorar de forma autónoma a partir de un conjunto de datos. Este enfoque se utiliza ampliamente en tareas como reconocimiento de voz, de imágenes, traducción de idiomas, automatización de tareas complejas e incluso en la toma de decisiones en tiempo real en entornos complejos. En esencia, el Deep Learning es un conjunto de técnicas que permiten que una red neuronal artificial pueda procesar y analizar datos complejos y no estructurados a través de múltiples capas o niveles, lo que le da la capacidad de realizar cálculos mucho más complejos y precisos que las redes neuronales artificiales convencionales. En este curso, vamos a enfocarnos en el uso de la librería de código abierto, TensorFlow, que es una de las bibliotecas de Deep Learning más populares y utilizadas en todo el mundo. Exploraremos los conceptos fundamentales del Deep Learning, empezando por el funcionamiento de una red neuronal artificial básica, y avanzando progresivamente hasta llegar a modelos más complejos y avanzados. Además, también abarcaremos en este curso cómo entrenar una red neuronal y cómo probar y evaluar el rendimiento de un modelo, lo que te dará una base sólida para empezar a aplicar estas técnicas en una variedad de problemas del mundo real.

En términos muy generales, el Deep Learning (o aprendizaje profundo en español) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el uso de algoritmos y modelos de redes neuronales artificiales para enseñar a una máquina a aprender y mejorar de forma autónoma a partir de un conjunto de datos. Este enfoque se utiliza ampliamente en tareas como reconocimiento de voz, de imágenes, traducción de idiomas, automatización de tareas complejas e incluso en la toma de decisiones en tiempo real en entornos complejos. En esencia, el Deep Learning es un conjunto de técnicas que permiten que una red neuronal artificial pueda procesar y analizar datos complejos y no estructurados a través de múltiples capas o niveles, lo que le da la capacidad de realizar cálculos mucho más complejos y precisos que las redes neuronales artificiales convencionales. En este curso, vamos a enfocarnos en el uso de la librería de código abierto, TensorFlow, que es una de las bibliotecas de Deep Learning más populares y utilizadas en todo el mundo. Exploraremos los conceptos fundamentales del Deep Learning, empezando por el funcionamiento de una red neuronal artificial básica, y avanzando progresivamente hasta llegar a modelos más complejos y avanzados. Además, también abarcaremos en este curso cómo entrenar una red neuronal y cómo probar y evaluar el rendimiento de un modelo, lo que te dará una base sólida para empezar a aplicar estas técnicas en una variedad de problemas del mundo real.

Un ejemplo práctico en Python utilizando Keras, una de las librerías más populares para Deep Learning: Primero, vamos a instalar las librerías necesarias:

!pip install tensorflow
!pip install keras

Luego, importamos las librerías y cargamos el conjunto de datos de MNIST, que son imágenes de dígitos escritos a mano:

import numpy as np
import keras
from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

Después, preparamos los datos para el modelo dividiéndolos por 255 (para normalizar los valores de los píxeles entre 0 y 1) y convirtiéndolos en matrices de una sola dimensión:

x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 784))
x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 784))
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

Ahora, construimos el modelo de la red neuronal con Keras. En este caso, utilizaremos una red neuronal con dos capas ocultas de 64 y 32 neuronas respectivamente, con activación `relu`, y una capa de salida con activación `softmax`, ya que estamos haciendo una tarea de clasificación en la que queremos predecir a qué dígito pertenece cada imagen:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Finalmente, entrenamos el modelo con los datos de entrenamiento y evaluamos su rendimiento con los datos de prueba. En este caso, haremos 10 épocas de entrenamiento y usaremos un batch size de 128 imágenes:

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

¡Listo! Con este ejemplo básico hemos construido un modelo de Deep Learning que puede reconocer dígitos escritos a mano con una precisión de alrededor del 98%.