Contexto del Deep Learning e introducción a la redes neuronales profundas, creando nuestra IA capítulo 1

Me gustaría dedicar este breve artículo simplemente a introducir un poquito que es el Deep Learning y en qué contexto nos encontramos a día de hoy?

Lo primero de todo.

En qué punto nos encontramos a día de hoy cuando hablamos de Deep Learning?, el deep learning es un subdominio del machine learning, que a su vez es un subdominio de la inteligencia artificial.

Concretamente, el deep learning se caracteriza porque la mayoría de los algoritmos que forman parte de este subdominio se corresponden con redes neuronales artificiales profundas. Bien, pues este contexto es probablemente a día de hoy el dominio que más se está utilizando dentro de la inteligencia artificial para resolver problemas reales, en compañías que deben aplicar un alto nivel de seguridad de la información, las telecomunicaciones y las finanzas.

Algunos ejemplo de avances en este contexto, que se están resolviendo con redes neuronales y con deep learning, como por ejemplo clasificación de imágenes, o la conducción autónoma, incluso la clasificación y predicción de texto.

Hay muchísimos problemas que estamos resolviendo a día de hoy con deep Learning y probablemente sea el subdominio de la inteligencia artificial que mayor comunidad investigativa tiene y en donde más recursos se están invirtiendo.

Vamos a realizar una clasificación de temas a tratar a través de preguntas.

• Es decir, qué es una neurona artificial?
• Que es una red neuronal artificial?
• Cómo son los componentes?
• Cómo funcionan matemáticamente?
• Cómo funcionan de manera formal?

Por supuesto, vamos a ver de manera práctica cómo implementarlos para resolver problemas reales.

Bien, me gustaría simplemente comentaros iniciamos con los fundamentos y para ello, nos vamos a quedar con la arquitectura fundamental.

Cuando hablamos de deep learning, que son las redes neuronales densamente conectadas, sin embargo, hay otros tipos de redes neuronales que en mi opinión, no deben empezar a estudiarse hasta no tener muy clara toda la base que rodea a las redes neuronales artificiales profundas.

Por lo tanto, si nos planteamos la pregunta de qué tipo de problemas puedo resolver utilizando técnicas de deep learning, pues realmente la respuesta es que una gama muy amplia de problemas desde problemas simples como identificar el objeto que aparece en una imagen hasta problemas muy complejos como la simulación de riesgos económicos y estudio de viabilidad de un cliente potencialmente fraudulento.

Bien pues manos a la obra, y vamos a comenzar en este artículo sobre cómo establecer nuestro entorno de aprendizaje. Hablando un poco sobre las alternativas que vais a tener, yo os voy a proponer dos.

La primera de ellas va a consistir en establecer un entorno offline. Yo llamo entorno offline, aquel entorno en el que va a requerir que dispongas de un ordenador personal e instales una serie de aplicaciones, como por ejemplo una distribución denominada anaconda.

He intentado que los ejercicios que vamos a ver a lo largo de estos articulos, no tengan conjuntos de datos demasiado grandes, no requieran un poder computacional demasiado elevado y por lo tanto, con un ordenador medio vais a poder ejecutar este entorno sin ningún problema.

Muy bien!!, es importante, que os peguéis un poquito con la instalación de las librerías, con la instalación de Phyton, ya que con la experiencia que vais a adquirir con este proceso, vais a entender mejor el porqué usamos una dependencia u otra y además como vamos a ir avanzando en la implementación y usos de varios lenguajes de programación.

Les propongo una alternativa que es un entorno online y que se basa en una herramienta de Google -> Google Colaboratory.

Todas las personas que decidan establecer el entorno online tendrán que darse de alta en Google, tendrán que crearse una cuenta y más adelante explicaré exactamente cómo funciona este entorno.

De manera muy básica. Las capacidades que nos proporciona es ejecutar todos los ejercicios, que vais a poder ejecutar el resto de programadores de IA en su entorno offline. Pero en este caso en la nube de Google y utilizando los recursos computacionales de Google.

Por lo tanto, si no disponéis de ordenador personal o vuestro ordenador personal no tiene recursos suficientes y tenéis, por ejemplo, un iPad o cualquier dispositivo de este estilo, no os preocupéis porque vais a poder utilizar el entorno online sin ningún problema.

Muy bien!! a por ello chavales nos vemos en el siguiente articulo.