¿Te has preguntado cómo las máquinas procesan datos, interpretan y comprenden como nosotros? En el ámbito de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo representa una metodología avanzada de procesamiento de datos. Aquí las máquinas dejan de ser simples herramientas y se convierten en pensadores autónomos.
En el núcleo de esta tecnología, el aprendizaje profundo se erige como el hilo conductor que transforma las máquinas. En este artículo descubriremos cómo este enfoque utiliza redes neuronales profundas para emular la complejidad del pensamiento humano. Además exploraremos cómo la combinación de datos sintéticos y el modelado 3D redefine las posibilidades de Shelf Analytics. Profundizaremos en la convergencia de la visión artificial con el modelado en 3D, una ola de innovación que transformará la manera en que extendemos y optimizamos la experiencia del consumidor en los estantes.
Estamos a punto de abrir las puertas a un territorio donde comprenderemos cómo las máquinas no solo siguen instrucciones, sino que redefinen nuestra relación con la inteligencia artificial.
¿Qué es realmente el aprendizaje profundo y por qué deberías conocerlo?
El aprendizaje profundo es el corazón de la inteligencia artificial utiliza redes neuronales artificiales, estas redes matemáticas tienen la capacidad única de aprender tareas complejas a partir de grandes cantidades de datos. Ahora veamos como funciona esto:
Paso 1: Colección de datos
El proceso comienza con la recolección de datos, donde se acumulan conjuntos relevantes para la tarea específica; por ejemplo ¿Queremos que la máquina reconozca perros? Entonces reunimos un montón de fotos de perros con etiquetas que nos dicen qué tipo de peludo es cada uno.
Paso 2: Preparación de datos
Ahora que tenemos los datos, hay que ordenarlos y limpiarlos. Luego creamos sets para entrenamiento y validación.
Paso 3: Entrenamiento del modelo
¡Hora de poner manos a la obra! Exponemos la máquina a los datos de entrenamiento y le dejamos ajustar sus parámetros para realizar la tarea que queremos. Este proceso puede ser un poco lento y exigente pero vale la pena el esfuerzo.
Paso 4: Evaluación del modelo
Una vez entrenado, debes evaluar el desempeño. ¿Cómo lo hace con datos de validación o pruebas? Esto nos dice si está lista la acción.
Paso 5: Implementación del modelo
¡Aquí viene lo emocionante! Después de la evaluación, si el modelo pasa la prueba, lo ponemos en acción para realizar tareas del mundo real.
Así es como el aprendizaje profundo aprovecha las redes neuronales para dotar a la inteligencia artificial de una capacidad única de aprendizaje y ejecución de tareas complejas.
Conceptos clave del aprendizaje profundo
Ahora, vamos a hablar de los conceptos claves del aprendizaje profundo. Estos conceptos son esenciales para comprender y aprender a resolver problemas del mundo real.
Backpropagation
Este algoritmo es quien corrige y mejora a la red para que se vuelva más precisa. Pero, ¿cómo funciona en términos sencillos?
Paso 1: Calcular el error
Primero, calculamos el error entre lo que queremos que la red haga y lo que realmente hace. Es como medir la distancia entre el sueño y la realidad pero en términos de datos.
Paso 2: Propagar el error
Ahora, el error se pasea por la desde las salidas hasta las entradas. Se trata de corregir cada pequeño error en el camino, ajustando los pesos de las conexiones entre nodos.
Paso 3: Actualiza los pesos:
Aquí es donde se pone interesante. Los pesos de las conexiones entre los nodos se actualizan usando trucos matemáticos inteligentes, como el gradiente descendente.
Y voilà, el backpropagation es un ciclo de mejora constante. Se repite una y otra vez hasta que se perfecciona la red.
Otros conceptos claves
Ahora, hablemos de algunos conceptos que también son importantes para el aprendizaje profundo
Arquitectura de la red
Es el plan maestro que determina cuántas capas y nodos necesitas para que tu red funcione como una ciudad eficiente.
Parámetros de la red
Ahora, dentro de esa ciudad, cada conexión entre nodos tiene pesos y sesgos, como monedas y secretos. Estos son los parámetros de la red, pequeños detalles que hacen que todo funcione en armonía.
Convergencia
Piensa en la convergencia como el proceso de lograr la paz en tu ciudad. Es cuando todas las piezas caen en su lugar, y la red encuentra una solución estable para el problema de aprendizaje. Equilibrio logrado
Regularización
Y finalmente, la regularización es como tener un guardián en la ciudad para evitar que las cosas se vuelvan demasiado locas. Es una técnica que evita que las redes se vuelvan demasiado complejas y se obsesionan demasiado con los datos de entrenamiento.
Los datos, la clave del éxito del aprendizaje profundo
En el aprendizaje profundo los datos son esenciales para que los modelos aprendan patrones complejos y a realizar tareas asombrosas, sin datos los modelos son algoritmos sin dirección que no pueden tomar decisiones. Son fundamentales para que los modelos profundicen en tareas complejas a medida que exponen a más información.
Los modelos son como aprendices en constante evolución. Echemos un vistazo a las tareas que realizan:
- Clasificación: Aquí, se les asigna la tarea de identificar a qué categoría pertenece un objeto o evento. Es como asignar etiquetas a diferentes cosas.
- Regresión: Ahora, el desafío es predecir valores numéricos basados en los datos. Imagina prever el precio de una casa según sus características.
- Aprendizaje automático por refuerzo: En este caso, los modelos aprenden a tomar decisiones en entornos con recompensas y penalizaciones. Es como enseñarles a jugar con reglas y consecuencias.
Consejos para preparar datos de manera efectiva
La preparación de datos es fundamental ya que es la clave maestra del aprendizaje profundo. Datos de baja calidad pueden llevar a modelos inexactos y sesgados. Por eso, preparar los datos de forma efectiva es crucial.
Aquí te dejo algunos consejos prácticos para que tus datos estén listos y en forma:
- Comienza entendiendo bien la tarea de aprendizaje profundo que te propones. Esto te dará claridad sobre los datos necesarios y su formato.
- Asegúrate de recolectar datos de alta calidad. La calidad importa, ya que datos deficientes pueden afectar la precisión y objetividad de tus modelos.
- Limpia tus datos para eliminar errores o sesgos. ¡Datos limpios son datos confiables!
- Preprocesa los datos para que se ajusten al algoritmo de aprendizaje profundo. A veces, esto implica transformar datos, reducir su tamaño o normalizarlos.
- Divide tus datos en dos conjuntos: uno para entrenar tu modelo y otro para evaluar su rendimiento. Este paso es clave para lograr resultados confiables. ¡Listo para la acción!
Ahora hablemos de algunos trucos específicos para los conjuntos de datos en aprendizaje profundo. Además de las estrategias generales que mencionamos antes:
- Reducción de Dimensionalidad: Cuando tus datos son enormes, considera técnicas para hacerlos más manejables sin perder info valiosa.
- Regularización, el Control de Calidad: Evita que tus modelos de aprendizaje profundo se vuelvan «adictos» a tus datos de entrenamiento. Aplica técnicas de regularización para un rendimiento más equilibrado.
- Transfer learning: es como aplicar lo que aprendiste en una clase a otra. ¡Haz que tus modelos compartan la sabiduría y mejoren más rápido!
¿Cómo utilizar datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje profundo?
Las empresas especializadas en el desarrollo de soluciones de computer vision, utilizan avanzadas redes neuronales para convertir imágenes en información valiosa. Esto posibilita la toma de decisiones inteligentes basadas en datos y análisis real.
Ejemplo de detección de artículos para análisis minoristas
Uno de los problemas a los que se enfrenta hoy en día la inteligencia artificial, y en particular el ámbito de computer vision, es la escasez de datos. A pesar de generar más de 50 mil fotos por segundo (fototutorial) nos encontramos con un acceso limitado a estas imágenes, y solo unas pocas son realmente útiles para las tareas específicas.
La falta de datos ha llevado a empresas innovadoras a explorar soluciones creativas. Enfrentándose a este obstáculo, han decidido confiar en la creación de simulaciones y datos sintéticos. Estos recursos permiten entrenar a las redes neuronales, capacitándolas para enfrentar desafíos del mundo real con una perspectiva única.
Aquí es donde juega un papel importante el desarrollo y combinación de la realidad virtual y neuromarketing para realizar estudios de mercado dentro de tiendas inmersivas en el ámbito del retail, alimentación, cosmética o farmacia.
Los diseñadores 3D, crean productos y SKUs de alta resolución en todas las categorías. ¿El objetivo? Permitir que minoristas y empresas de consumo estudien a los consumidores en un proceso de compra, aprovechando la realidad virtual. Así es como alimentan su base de datos con modelos de productos reales, utilizando metodologías de diseño únicas.
Nos lanzamos hacer una prueba de concepto con productos que ya tienen renderizados y simular el lineal de un supermercado a partir de un gemelo digital. Para ello seleccionamos los siguientes productos cereales muy populares en España:
- Chocapic
- Cornflakes
- Helados
Para este caso se creo un algoritmo que cambia aleatoriamente el orden de los productos en un estante cada vez que un usuario interactúa. Esto permite que el estante pase de estar vacío a mostrar los productos seleccionados. Además, han incorporado otros productos para recrear un ambiente casi real de la estantería de un supermercado.
No hubo necesidad de etiquetado manual; un algoritmo basado en la representación gráfica de productos, fue capaz de generar imágenes, como la que mostramos a continuación:
Finalmente, se crean 1000 datos sintéticos (imágenes) que, tras pasar por el algoritmo de aumento de datos, se multiplican hasta obtener un total de 45 mil imágenes. Este proceso de aumento de datos es esencial en el ámbito de la inteligencia artificial, ya que introduce variaciones en las imágenes, como brillo, contraste, rotaciones o reducción de tamaño, lo que hace que las redes neuronales sean extremadamente robustas y precisas desde cero.
Después de entrenar nuestra red neuronal, llega el momento de poner a prueba los resultados en situaciones reales. En una estantería física, colocamos productos que la red neuronal «no ha visto» con el propósito de «confundirla» y verificar si puede detectar únicamente los productos con los que fue entrenada. Los resultados fueron óptimos y muy prometedores.
Lo que podemos observar es que se puede entrenar una inteligencia artificial extremadamente precisa desde cero, sin requerir datos adicionales, aparte de algunas fotos para poder llevar a cabo el renderizado y generar datos sintéticos.
Esto creará la oportunidad para que las empresas desarrollen un producto que pueda analizar los estantes de supermercados y tiendas minoristas, transformando imágenes en datos cruciales para la toma de decisiones. El análisis resultante ofrecerá un valor significativo al prevenir problemas como desabastecimientos, mala ubicación de productos en el planograma y predicciones respaldadas por análisis y ciencia de datos.
Herramientas para tus proyectos de aprendizaje profundo
Si estás trabajando en un proyecto de aprendizaje profundo, hay una serie de herramientas disponibles que pueden ayudarte a simplificar el proceso y obtener mejores resultados. Aquí hay algunas herramientas cool que debes conocer:
TensorFlow: Es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Ofrece una amplia gama de herramientas y recursos para desarrollar modelos complejos.
PyTorch: Esta biblioteca de aprendizaje profundo es conocida por su flexibilidad y facilidad de uso. Es especialmente popular entre la comunidad de investigación debido a su estructura dinámica de grafos computacionales.
Keras: Keras proporciona una interfaz de alto nivel para TensorFlow y otras bibliotecas de aprendizaje profundo, lo que facilita la construcción y experimentación rápida de modelos.
Fastai: Fastai es un curso y una biblioteca de código abierto que te enseña a crear modelos de aprendizaje profundo de forma rápida y sencilla.
Elegir las herramientas adecuadas para tus proyectos de aprendizaje profundo puede ser como buscar un traje perfecto: es crucial encontrar el ajuste correcto. Empieza por evaluar tus necesidades específicas y compara las características de las diferentes opciones. No subestimes las reseñas, la experiencia de otros usuarios puede darte una idea clara de lo que puedes esperar. No tengas miedo de poner a prueba las herramientas; a veces, la mejor manera de saber si algo funciona para ti es experimentar por ti mismo.
Considera tu nivel de experiencia en el mundo del aprendizaje profundo; algunas herramientas son más amigables para principiantes, mientras que otras ofrecen funciones más avanzadas. No olvides mirar tu presupuesto; hay opciones para todos. Y, por último, pero no menos importante, verifica la compatibilidad con tu entorno y flujos de trabajo.
Aplicaciones prácticas y estudios de caso
El aprendizaje profundo está revolucionando diversas industrias, inyectando innovación y mejorando los procesos en formas asombrosas. Aquí hay algunos casos de estudio que resaltan cómo esta tecnología está dejando su marca en campos tan diversos como la atención médica hasta la fabricación.
Atención médica
Google Health
Está llevando el diagnóstico médico a nuevas alturas. Con el poder del aprendizaje profundo, están creando sistemas automáticos que superan la precisión de los médicos humanos. Un claro ejemplo es su sistema de diagnóstico de cáncer de pulmón. El sistema se ha entrenado en un conjunto de datos de imágenes de tomografías computarizadas (TC). Detectando el cáncer de pulmón con una precisión del 95%, lo que es comparable a la precisión de los médicos humanos.
Además está transformando el tratamiento del cáncer con el aprendizaje profundo! Utilizando datos genéticos, clínicos y de tratamiento, están creando terapias personalizadas. Este sistema innovador puede descubrir combinaciones de medicamentos más efectivas para luchar contra el cáncer.
Es así como los sistemas de diagnóstico automático agilizan la detección de enfermedades, permitiendo tratamientos más tempranos y efectivos. Los tratamientos personalizados optimizan resultados, y las herramientas de información brindan a los pacientes mayor comprensión y toma de decisiones informada.
Fabricación
Tesla
Tesla está utilizando el aprendizaje profundo para mejorar sus vehículos autónomos de varias maneras, incluyendo:
- Tesla emplea el aprendizaje profundo para crear sistemas de visión artificial que detectan objetos en la carretera. Esta tecnología potencia la percepción de vehículos autónomos, evitando colisiones y llevando la conducción a un nuevo nivel.
- Aquí el aprendizaje profundo está en acción para crear sistemas de planificación que guían a los vehículos autónomos por las rutas más seguras y eficientes.
- ¡El toque mágico de Tesla en el volante! Utilizando el aprendizaje profundo, están creando sistemas de control que permiten a los vehículos autónomos acelerar, frenar y girar de manera segura.
Finanzas
El aprendizaje profundo se está utilizando en las finanzas para mejorar la detección de fraudes, la gestión del riesgo y la toma de decisiones de inversión.
Por ejemplo, el equipo de BBVA está utilizando el aprendizaje profundo para crear un sistema de detección de fraudes en tarjetas de crédito que es como tener un experto en ciberseguridad. Este sistema puede atrapar transacciones fraudulentas con una precisión del 99%, dándonos una capa extra de seguridad contra las malas jugadas financieras.
Por otro lado, Santander está innovando con el aprendizaje profundo para desarrollar un sistema de gestión de riesgo de crédito que es como tener un asesor financiero. Este sistema ayuda a Santander a mantener a raya el riesgo de pérdidas por incumplimiento de préstamos, asegurando que estén un paso por delante.
Marketing
El aprendizaje profundo se está utilizando en el marketing para mejorar la segmentación de clientes, la personalización de mensajes y la eficacia de las campañas.
Amazon está llevando la personalización a un nivel completamente nuevo con el aprendizaje profundo. Utilizando esta tecnología, están creando sistemas que generan mensajes personalizados para cada cliente. Sí, has oído bien. Cuando ves esas sugerencias de productos perfectas en Amazon, es el aprendizaje profundo en acción, asegurándose de que cada cliente obtenga lo que realmente desea.
Netflix está utilizando el aprendizaje profundo para segmentar a sus clientes en función de sus preferencias de visualización. Esto permite a Netflix crear campañas de marketing más relevantes para cada grupo de clientes. Por ejemplo, Netflix puede enviar correos electrónicos personalizados a los clientes que han visto películas de ciencia ficción, recomendándoles otras películas de ciencia ficción que podrían gustarles.
Esto es solo el comienzo, estamos hablando de mejoras en la salud, conducción autónoma, finanzas y hasta cómo elegimos nuestros productos favoritos en línea. A medida que el aprendizaje profundo siga evolucionando, tendremos más sorpresas y avances innovadores en diversas industrias.
Reflexión
A medida que la esfera digital se satura con datos generados por un gran número de dispositivos, la disponibilidad de información para nutrir a estos modelos se expande exponencialmente. Así que podemos desde ya anticipar y vislumbrar un futuro donde el aprendizaje profundo no solo transforma, sino que redefine la manera en que abordamos problemas y tomamos decisiones.
No nos olvidemos de la seguridad, resulta que estos modelos son propensos a los ataques cibernéticos, así que ojo los desarrolladores de aprendizaje profundo están en la onda de evitar sesgos y defenderse.
Si quieres entender más sobre el aprendizaje profundo y descubrir sus aplicaciones y prácticas te invitamos a que comiences con lo básico hay toneladas de recursos, desde libros hasta tutoriales online, práctica con proyectos reales es la mejor manera de aprender los puedes encontrar en línea o crear los tuyos. Por último conecta con la comunidad y aprende junto con otros entusiastas del aprendizaje profundo.
