Qué es una red neuronal modular Aprendizaje débil vs fuerte

Las redes neuronales modulares son redes neuronales artificiales (RNA) compuestas por varias redes neuronales diferentes conectadas entre sí mediante un intermediario. Para ilustrar mejor este punto, consideremos un consumidor que posee varios dispositivos inteligentes, como un teléfono inteligente, un reloj inteligente y una tableta como un iPad, además de un ordenador portátil o de sobremesa. A pesar de las diferentes capacidades de estos dispositivos, todos estarán conectados a un módem o router que permitirá a los usuarios de dichos dispositivos acceder a servicios en línea y móviles de forma rápida y eficaz. Además, esta conectividad en línea también permite a los usuarios combinar la funcionalidad de sus distintos dispositivos para lograr un objetivo concreto, como transmitir un programa de televisión popular o realizar una llamada telefónica a un amigo o familiar, entre otras cosas.

Dicho todo esto, las redes neuronales modulares ofrecen a los desarrolladores de software la posibilidad de aprovechar la potencia de las redes neuronales individuales de una forma más cohesionada y eficiente. Para ello, cada red neuronal dentro de una red neuronal modular más grande se utilizará para resolver una parte de un problema o cuestión concretos. En este punto, se utilizará un intermediario conocido como integrador para organizar y analizar estos numerosos módulos para crear la salida final de la red neuronal. Mediante esta configuración, las redes neuronales sencillas pueden implementarse de forma más sofisticada y compleja, y algunas aplicaciones comunes de estas redes incluyen el procesamiento de imágenes, la compresión de datos de entrada de alto nivel y el software de previsión de marketing bursátil, por nombrar sólo algunas.

Aprendizaje por conjuntos

Los conceptos e ideas que han servido de base para la creación de redes neuronales modulares se teorizaron por primera vez en los años 80 y condujeron al desarrollo de un método de aprendizaje automático denominado aprendizaje por conjuntos. Este método se basa en la idea de que los modelos de aprendizaje automático más débiles pueden combinarse para crear un único modelo más potente. Además, este enfoque colectivo puede utilizarse para producir resultados más sustanciales que los que podrían haberse obtenido mediante el uso de un único modelo de aprendizaje profundo. Otra forma de conceptualizar este proceso es el enfoque de divide y vencerás, en el que una cuestión o problema de gran envergadura se aborda dividiendo dicha cuestión o problema en partes más pequeñas que puedan resolverse de una forma más sencilla o viable.

La estructura de las redes neuronales modulares

De acuerdo con la idea de que las redes neuronales se basan en las numerosas funciones y capacidades del cerebro humano, éste se compone de una jerarquía de redes formadas por millones de neuronas, cada una de las cuales está especializada para realizar un trabajo específico en relación con el funcionamiento del cuerpo humano. Para dar un ejemplo de esto, consideremos 3 redes neuronales feed-forward diferentes que han sido entrenadas para abordar problemas relacionados con el reconocimiento de patrones, como el reconocimiento de matrículas. Por múltiples razones, estas tres redes pueden tener dificultades para analizar e identificar matrículas en vídeos o imágenes de forma coherente. Por ello, un desarrollador de software podría combinar los resultados de estos tres modelos para crear un único resultado, con el objetivo de crear un único modelo que sea más preciso que los 3 modelos anteriores.

Alternativamente, los desarrolladores de software también pueden utilizar redes neuronales modulares para dividir un problema de aprendizaje automático en partes más pequeñas y manejables. Volviendo al ejemplo del reconocimiento de matrículas, este problema podría dividirse en tres subproblemas, como la identificación de matrículas en imágenes, la identificación de matrículas en vídeos y la identificación de matrículas en vídeos que muestren inclemencias meteorológicas, como fuertes lluvias o nevadas. A través de estos conocimientos combinados, un desarrollador podría crear un algoritmo de aprendizaje profundo que sería capaz de identificar la aparición de matrículas con imágenes y vídeos que representan diversas condiciones climáticas que un conductor podría experimentar al pasar por una intersección o calle concurrida.

Las ventajas de las redes neuronales modulares

Utilizar redes neuronales modulares conlleva una amplia gama de ventajas y beneficios. Por ejemplo, la combinación de varias redes neuronales que han sido entrenadas para realizar una tarea concreta puede reducir en gran medida el tiempo de entrenamiento que suele ser necesario para entrenar redes neuronales, así como los costes asociados. A la inversa, este enfoque también permite a los desarrolladores de software combinar distintos tipos de modelos y enfoques de aprendizaje automático que no habrían sido posibles con los métodos tradicionales. Por último, como ya se ha dicho, la combinación de varias redes neuronales puede conducir al desarrollo de una única red neuronal capaz de funcionar de forma mucho más precisa y eficiente que cualquiera de las redes anteriores por sí sola.

Dado que las redes neuronales artificiales, en general, se han convertido en un tema candente tanto para la investigación como para el desarrollo de software en los últimos años, es lógico que las redes neuronales modulares sean un enfoque cada vez más popular. Es más, dado que el coste de formación de modelos de aprendizaje automático puede ser prohibitivo en la práctica, las redes neuronales modulares permiten a los desarrolladores de software crear modelos de una forma mucho más barata y sostenible. Dicho esto, las redes neuronales modulares seguirán utilizándose en los próximos años, ya que enfoques que se habían considerado inadecuados en escenarios anteriores pueden combinarse para crear una única solución viable.