Las redes neuronales convolucionales (CNN), su empleo en la clasificación y en la identificación de objetos en imágenes ha procesamiento de imágenes la han convertido en una herramienta clave en múltiples escenarios cotidianos, y su notable crecimiento en el área del deep learning.
¿Qué son las redes neuronales convolucionales?
Las redes neuronales convolucionales buscan imitar el funcionamiento y la estructura de las redes neuronales cerebrales del ser humano. Están formadas por nodos interconectados que reciben información, la procesan y la pasan a través de otra neurona artificial. Estos nodos también se conocen como neuronas artificiales, que se pueden programar para optimizar la salida y, por tanto, y se adaptan a los diferentes tipos de entradas.
En la actualidad, las neuronas artificiales se entrenan para solucionar diferentes problemas de la Inteligencia Artificial, y las CNN se enfocan en la identificación de objetos en imágenes. Originalmente, el aprendizaje automático estaba formado por redes neuronales básicas, suficientes para revelar los distintos elementos de imágenes pequeñas.
Pero con el paso del tiempo, estos algoritmos se han vuelto insuficientes, ya que no detectan objetos de imágenes de gran tamaño. El motivo es que, si aumenta el tamaño de las imágenes, incrementa la variable de píxeles. Este aumento en la información de entrada resulta un proceso más complicado de tratar con redes convolucionales tradicionales.
¿Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales?
La estructura básica de las CNN está compuesta por capas interconectadas. La primera capa es la de entrada, donde la red neuronal recibe toda la información procedente del exterior. Por ejemplo, si la información es una imagen, la red recoge las dimensiones de ancho, largo y profundidad. Por su parte, el software analiza los valores RGB (referentes al color) de la imagen.
Tras recibir los datos, se pasa a otra capa dedicada a la extracción de características, que se puede clasificar en dos tipos: capa convolución, encargada de analizar el conjunto de características, y la capa de pooling, encargada de recibir el mapa de características. Por último, se encuentra la capa de clasificación. En esta parte, la máquina aprende y reconoce las características para una salida final.
¿Qué aplicaciones tienen las redes neuronales convolucionales?
Las CNN forman parte del machine learning, una rama de la Inteligencia Artificial que trabaja para que las máquinas aprendan de forma autónoma. Principalmente, se usan para identificar patrones de conjuntos de datos, por ejemplo, el reconocimiento de voz, audio o clasificar diferentes categorías de imágenes, de tal forma que permiten la detección de objetos, para después servir como base para la toma de decisiones.
Además, son muy eficaces para el procesamiento del lenguaje humano. Se pueden utilizar para la traducción automática, las redes neuronales aprenden a traducir a un determinado idioma gracias al análisis de patrones del lenguaje.
Al mismo tiempo, pueden predecir la toma de decisión. En este sentido, son muy favorecedoras para analizar el comportamiento de los clientes sobre las compras en un establecimiento, y predecir los posibles riesgos de enfermedades de los pacientes.
Beneficios e inconvenientes de las redes neuronales convolucionales
Entre los principales beneficios destaca su eficacia para la identificación de patrones visuales. Por este motivo, se usan para clasificar las imágenes, que anteriormente podían resultar complejas ante redes convolucionales de estructura convencional.
Asimismo, cuentan con una alta capacidad para procesar grandes volúmenes de datos visuales. Esta tecnología aprende de su experiencia, por tanto, mejora sus procedimientos con el paso del tiempo.
No obstante, estas redes no son perfectas, también presentan una serie de debilidades. En primer lugar, pueden necesitar grandes cantidades de datos para poder operar correctamente. Además, suelen precisar mucho tiempo de instrucción para su adecuada optimización, y además necesitan equipos más potentes.
Las CNN van a tener un gran impacto en el futuro, sobre todo, en la medicina tipificada, la conducción autónoma y la inteligencia artificial. Sin embargo, a medida que se desarrollan nuevas aplicaciones, los desafíos a los que debe hacer frente también incrementan. Con el uso de esta innovación, el campo del machine learning y el deep learning, tienen que ajustar la seguridad, privacidad de los datos y la interoperabilidad de los resultados.
¿Qué tipos de redes neuronales hay?
Existen diferentes tipos de redes neuronales se clasifican según su aplicación y el tratamiento de los datos. Junto a las redes convolucionales, existen otras opciones como las monocapa o multicapa, pero las más relevantes son:
Feedforward
Es la red neuronal más básica de todas, filtra los datos en una única dirección y de forma retroalimentaría, desde la capa de entrada de información hasta la capa de salida. Es muy útil para labores de clasificación y predicción, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes o la detección de estafas.
Recurrentes
Tal y como ocurre con la red feedforward, las recurrentes también se retroalimentan. Esta retroalimentación permite que la red neuronal tenga memoria de los datos anteriores, lo que facilita las tareas que involucran datos secuenciales. El procesamiento de las redes recurrentes es más complejo, ya que utilizan algoritmos de retropropagación.
