Redes neuronales convolucionales, nuevos modelos

Como las redes neuronales artificiales (RNA) están estructuradas de manera que imitan las distintas capas y funciones del cerebro humano, los desarrolladores de software pueden configurar estos algoritmos de aprendizaje profundo de diversas maneras. Dicho esto, las redes neuronales de convolución (CNN) son una clase de redes neuronales que se utilizan con mayor frecuencia para identificar y analizar imágenes visuales. En este sentido, las capas de las CNN están diseñadas para imitar la forma en que los seres humanos utilizan sus ojos para conceptualizar el mundo visual que les rodea. Asimismo, las CNN se han implementado en multitud de aplicaciones informáticas que utilizan la visión por ordenador, como el software de reconocimiento facial y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), entre otras muchas.

¿Cómo funcionan las CNN?

Como cualquier otra forma de red neuronal artificial, las redes neuronales convolucionales se componen de múltiples capas de neuronas artificiales, al igual que el cerebro humano contiene millones de neuronas que permiten a los seres humanos hablar, caminar, ver cosas con los ojos, etc. Para ello, cada capa de una CNN estará orientada a identificar un conjunto de características que conforman un objeto físico concreto. Para ilustrar mejor este punto, consideremos una CNN creada para detectar coches en fotografías. La primera capa de esta CNN, conocida como la capa visible, contendría los píxeles individuales que componen la imagen de un automóvil en particular, ya que estos datos representarían la entrada inicial del modelo general de aprendizaje profundo.

Alternativamente, la segunda capa, conocida como la 1ª capa oculta, estará orientada a identificar los bordes que componen una imagen que representa un coche. Posteriormente, la tercera capa dentro de la CNN, conocida como 2ª capa oculta, se utilizará para identificar las esquinas y contornos de una imagen que represente un coche. Además, la cuarta capa dentro de la CNN, también conocida como la tercera capa oculta, se utilizaría para identificar las partes físicas que conforman un objeto, como las ruedas, la matrícula, las ventanillas y otros numerosos componentes que conforman un automóvil. Por último, la cuarta capa de la CNN, conocida como capa de salida, será capaz de reconocer que el objeto que se ha representado en la imagen es efectivamente un coche, de acuerdo con las cuatro capas anteriores de la CNN.

Convolución

Como su nombre indica, las redes neuronales de convolución se basan en la operación matemática de la convolución. En el contexto de las matemáticas, una convolución es una operación sobre dos funciones individuales que se utiliza para producir una tercera función. En otras palabras, el proceso consiste en mezclar una función con otra. Esta tercera función expresará la manera en que una forma ha sido modificada por otra, y el término convolución se refiere al resultado de esta función, así como al proceso de cálculo de dicha función. En consonancia con la identificación de información física y objetos en soportes como imágenes y grabaciones de vídeo, las capas de una CNN se entrenarán para identificar los patrones individuales que componen un objeto concreto, y la combinación de estas capas permitirá al algoritmo identificar el objeto en sí.

Ventajas e inconvenientes de las CNN

Al igual que cualquier otra forma de inteligencia artificial o aprendizaje automático, la aplicación de redes neuronales convolucionales presenta ventajas e inconvenientes. Empezando por las ventajas, uno de los beneficios más notables de utilizar una CNN es el nivel de precisión que estos modelos pueden alcanzar a la hora de identificar objetos visuales e información. Además, las CNN son capaces de seguir siendo increíblemente precisas cuando se trata de grandes cantidades de datos, en comparación con otras formas de algoritmos de aprendizaje automático que ven disminuida su precisión cuando procesan cantidades masivas de información de datos. Dado que los programas de visión por ordenador se basan en gran medida en la capacidad de identificar la presencia de un objeto físico en un medio concreto de forma precisa y eficaz, existen muy pocos rivales para las CNN en este sentido.

Por otro lado, una de las principales desventajas de las CNN es la enorme cantidad de datos que se necesitan para entrenar eficazmente estos modelos. Se trata de un problema habitual en el desarrollo de muchos algoritmos de aprendizaje automático, ya que estos modelos necesitan recibir un flujo constante de información para funcionar correctamente. Sin embargo, debido a los costes asociados a la obtención de grandes conjuntos de datos o información, así como a las horas de trabajo necesarias para etiquetar e implementar estos conjuntos de datos, muchos desarrolladores de software no dispondrán de los recursos necesarios para aprovechar las ventajas de las CNN. Además, las CNN también son más propensas a los ataques de adversarios en comparación con otros tipos de aprendizaje automático, ya que las numerosas capas de las CNN ofrecen a los ciberdelincuentes oportunidades adicionales para envenenar los datos que se utilizan para entrenar dichas redes.

Desde la detección de objetos hasta el reconocimiento de voz, la creación de redes neuronales convolucionales ha revolucionado por completo las formas en que el software se desarrolla y las empresas pueden aprovechar los algoritmos de aprendizaje profundo para crear nuevos programas de software, productos y servicios. Debido en gran parte a las formas en que se pueden estructurar las redes neuronales artificiales, estos algoritmos tienen el poder de identificar objetos físicos e información con una amplia gama de medios de una manera que se creía impracticable hace solo unas décadas. Por ello, las CNN seguirán utilizándose para crear nuevas aplicaciones informáticas de vanguardia, ya que los desarrolladores sólo han arañado la superficie de lo que esta tecnología de memorización puede hacer realmente.