Introducción a la aplicación de la red neuronal
El siguiente artículo proporciona un resumen de la aplicación de la red neuronal en detalle. La primera pregunta que surge en nuestra mente es ¿qué se entiende por red neuronal artificial? ¿Y por qué necesitamos una red neuronal artificial? Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales basados en redes neuronales biológicas. Facilitan la resolución de problemas mientras que convencionalmente necesitamos escribir código largo para problemas complejos.
Las redes neuronales ayudan a resolver los problemas sin una programación extensa con las reglas y condiciones específicas del problema. Son modelos simplificados utilizados para muchos tipos similares de problemas con la mayoría de los cálculos matemáticos complejos como detrás de escena. Las redes neuronales son mucho más rápidas en predicción después de haber sido entrenadas que el programa convencional.
Los diferentes tipos de redes neuronales son como la red neuronal de convolución, la red neuronal Feedforward, la red neuronal recurrente, el perceptrón multicapa, etc. El modelo de red neuronal más utilizado es la red neuronal de convolución (CNN).
Redes neuronales artificiales
Primero comprendamos primero las Redes Neuronales Artificiales (ANN). Hay principalmente tres capas en redes neuronales artificiales.
1. Capa de entrada: la capa de entrada es la que contiene neuronas que son responsables de las entradas de características. Además de las neuronas para las características, también hay una neurona para el sesgo agregado a la capa de entrada. Entonces, hay n + 1 neuronas en total en la capa de entrada. Bias es responsable de transferir la línea o curva desde el origen.
2. Capas ocultas: las capas ocultas son las capas que se encuentran entre las capas de entrada y salida. El número de capas ocultas se puede variar según la aplicación y la necesidad. Las redes neuronales profundas son las que contienen más de una capa oculta.
3. Capa de salida: la capa de salida contiene neuronas responsables de la salida del problema de clasificación o predicción. El número de neuronas en él se basa en el número de clases de salida.
Aplicaciones de redes neuronales
Las redes neuronales artificiales se usan ampliamente en campos como la clasificación o el etiquetado de imágenes, o la detección de señales o la traducción de idiomas como uno que encontramos como Google Translator. Si se trata de una detección de suplantación utilizando alguna señal biométrica o algún tipo de pronóstico o predicción, puede encontrar que todas estas cosas están cubiertas bajo el paraguas de las Redes Neuronales Artificiales.
Podemos clasificar ampliamente las aplicaciones en los siguientes dominios:
- Imágenes
- Señales
- Idioma
1. ANN en Imágenes
Las redes neuronales artificiales se utilizan ampliamente en imágenes y videos actualmente. Podemos encontrar las aplicaciones de las redes neuronales desde el procesamiento y clasificación de imágenes hasta la generación uniforme de imágenes. El etiquetado de imágenes y videos también son aplicaciones de redes neuronales. Las redes neuronales artificiales de hoy en día también se usan ampliamente en biometría como el reconocimiento facial o la verificación de firmas.
Reconocimiento de caracteres: debemos haber encontrado los sitios web o aplicaciones que nos piden que carguemos la imagen de nuestros documentos eKYC, ¿verdad? Todo lo que hacen es reconocer a los personajes en esas imágenes de nuestros documentos eKYC. Esta es una aplicación ampliamente utilizada de la red neuronal que cae dentro de la categoría de reconocimiento de patrones. Las imágenes del documento o la literatura antigua se pueden digitalizar mediante el reconocimiento de caracteres. Aquí las imágenes escaneadas de los documentos se envían al modelo y el modelo reconoce la información textual en ese documento escaneado. Los modelos que generalmente se usan para esto son CNN u otras redes neuronales multicapa como la red neuronal con propagación hacia atrás.
Clasificación o etiquetado de imágenes: ¡ Qué agradable se siente cuando no podemos reconocer algo y usamos la búsqueda de imágenes de Google! Eso es exactamente lo que se llama clasificación de imágenes o etiqueta las imágenes que se le envían. La red neuronal de convolución o la red neuronal de alimentación hacia adelante con retropropagación se usan generalmente para la clasificación de imágenes. También hay muchos otros modelos, pero es necesario seleccionar un modelo basado en el conjunto de datos para capacitación y características de interés.
El aprendizaje de transferencia se puede hacer usando cualquier modelo previamente entrenado si el conjunto de datos de su problema es similar al conjunto de datos del modelo entrenado que está eligiendo. Hay muchos modelos de clasificación de imágenes previamente entrenados que se entrenan en millones de imágenes de diferentes cientos y miles de clases. Algunos de los modelos son ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet y muchos más están disponibles.
Detección de objetos: la detección de objetos a partir de imágenes se usa ampliamente para detectar cualquier objeto y clasificar la imagen en función de eso. Necesita un gran conjunto de datos de entrenamiento con todas las coordenadas del objeto de interés claramente especificadas. Los modelos de detección de objetos ampliamente utilizados son YOLO (You Only Look Once) y SSD (Single Shot Object Detectors).
Generación de imágenes: las generaciones de imágenes ayudan a generar imágenes falsas basadas en los datos. La generación de caricaturas también puede considerarse una de sus aplicaciones. GAN (Redes Adversarias Generativas) se utilizan para modelos de generación de imágenes. Forman parte del generador de imágenes y discriminador.
2. ANN en Señales
ANN es un sistema basado en una red neuronal biológica, uno de los tipos de neuronas en ANN es:
Reconocimiento de voz: el sistema de reconocimiento de voz convierte las señales de voz y las decodifica en texto o alguna forma de significado. Podemos decir que es un ejemplo directo de aplicaciones en asistentes virtuales o chatbots. Hoy en día, la mayoría de nosotros conocemos Google Smart Home, Alexa, Siri, Google Assistance o Cortana.
3. ANN en idioma
Esto se puede dividir en dos modelos principalmente como:
Clasificación y categorización de texto : la clasificación de texto es una parte esencial de la búsqueda y el filtrado de documentos, las búsquedas web en línea y la identificación de idiomas y el análisis de sentimientos. Las redes neuronales se utilizan activamente para este tipo de tarea.
El reconocimiento de entidades con nombre y las partes del etiquetado de voz son algunas de las aplicaciones que se encuentran bajo el dominio del Procesamiento del lenguaje natural (PNL). Los modelos más utilizados son las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM). Aunque CNN también se utilizan para algunas de las aplicaciones.
Generación de lenguaje y resumen de documentos: La generación de lenguaje natural y parafrasear y resumir documentos se utilizan ampliamente para generar los documentos y resumir varios documentos. Sus aplicaciones se pueden encontrar en la generación de informes basados en texto a partir de tablas de datos, redacción automática de informes, resumen de informes médicos, generación de historias y chistes, etc.
El modelo que se usa ampliamente para la generación de texto es el modelo de red neuronal recurrente (RNN).
Conclusión
Neural Networks ayuda a facilitar los problemas difíciles mediante una amplia capacitación. Son ampliamente utilizados para la clasificación, predicción, detección de objetos y generación de imágenes y texto.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía de aplicación en la red neuronal. Aquí también discutimos la introducción sobre la aplicación de la red neuronal. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:
- Clasificación de la red neuronal
- Herramientas de escaneo en red
- Redes neuronales recurrentes (RNN)
- Aprendizaje automático vs red neuronal