¿Qué es una Red Neuronal? ¿Cómo funcionan?
Summary
TLDREl script aborda el avance de las inteligencias artificiales, destacando cómo las computadoras superan a los humanos en tareas complejas como el ajedrez, el Starcraft y la conducción autónoma. Se menciona la técnica de deep learning y su evolución desde 1944, y cómo la proliferación de datos y potencia computacional, especialmente con el lanzamiento del iPhone en 2007, ha permitido su desarrollo. La explicación se centra en cómo las redes neuronales, inspiradas en las neuronas cerebrales humanas, pueden ser entrenadas para reconocer imágenes con precisión superior a la de los seres humanos, ilustrado con el ejemplo de una red neuronal que clasifica imágenes de ropa. El proceso detalla la secuencia de capas y neuronas, la función de activación y la optimización de pesos para mejorar el rendimiento de la red neuronal.
Takeaways
- 🤖 La inteligencia artificial y las redes neuronales han logrado superar a los seres humanos en tareas complejas como el ajedrez y el juego Starcraft.
- 🚚 Las redes neuronales también pueden controlar vehículos autónomos, como los camiones de Tesla que se manejan solas.
- 📈 La habilidad de las redes neuronales para generar contenido, como poesía, ha mejorado significativamente en los últimos años.
- 💡 El deep learning es una técnica clave detrás de los avances en inteligencia artificial y ha sido posible gracias a la aumento exponencial de datos y poder computacional.
- 📚 Las redes neuronales tienen una base teórica que dates desde 1944, pero su desarrollo se limitó por la falta de datos y potencia computacional.
- 📱 El lanzamiento del iPhone en 2007 marcó un punto de inflexión, ya que popularizó el uso de smartphones y aumentó la cantidad de datos disponibles.
- 🎯 Las redes neuronales consisten en capas de neuronas conectadas que procesan información a través de funciones matemáticas complejas.
- 🔍 La entrada de datos se procesa a través de capas intermedias antes de llegar a la salida, donde se determinan las probabilidades de que una imagen o dato sea de un cierto tipo.
- 📊 Las conexiones entre neuronas tienen pesos que reflejan su importancia en el proceso de reconocimiento o clasificación.
- 🔧 La función de activación, como la función sigmoide, es crucial para normalizar los valores de las neuronas entre 0 y 1.
- 🔄 El entrenamiento de las redes neuronales implica ajustar los pesos y sesgos para minimizar los errores y mejorar la precisión en tareas específicas.
Q & A
¿Qué logra una computadora con la técnica de deep learning?
-Una computadora puede vencer al mejor jugador de golf del mundo, manejar una flotilla de trailers sin conductor, mejorar los autos de la marca Tesla y producir poesía que no se distingue de la escrita por un humano, gracias a la técnica llamada deep learning.
¿Cuál es la base fundamental de las redes neuronales?
-La base fundamental de las redes neuronales son los perceptores, que han existido a nivel teórico desde 1944.
¿Qué dos elementos son necesarios para que las redes neuronales funcionen?
-Los dos elementos necesarios para que las redes neuronales funcionen son datos y poder computacional.
¿Cuál fue un punto de inflexión en la disponibilidad de datos y poder computacional?
-El año 2007, con el lanzamiento del iPhone, marcó un punto de inflexión en la disponibilidad de datos y poder computacional debido a la popularización del smartphone y la generación exponencial de datos.
¿Cómo se puede describir una neurona en una red neuronal?
-Una neurona en una red neuronal puede ser imaginada como un jarrón que contiene un número específico, representando el valor de un píxel en una imagen.
¿Qué es la función de activación y cuál es su propósito?
-La función de activación es una función matemática aplicada al resultado de una suma ponderada de pesos y sesgos, con el propósito de regular la salida de la neurona y mantener los valores entre 0 y 1.
¿Qué es la capa de entrada en una red neuronal?
-La capa de entrada es la primera capa en una red neuronal, que recibe los valores de escala de grises de cada píxel de una imagen y los transmite a las neuronas de la siguiente capa.
¿Cómo se determinan las conexiones y pesos entre las neuronas de diferentes capas?
-Las conexiones entre las neuronas de diferentes capas se establecen mediante la asignación de pesos, que representan la importancia de cada píxel o valor de entrada para la neurona en la capa siguiente.
¿Qué es la capa de salida en una red neuronal y cuál es su función?
-La capa de salida es la última capa en una red neuronal, que procesa la información de las capas intermedias y proporciona la predicción final de la red, como si es un pantalón o no.
¿Qué es el aprendizaje en una red neuronal?
-El aprendizaje en una red neuronal es el proceso de ajustar los pesos y sesgos para minimizar los errores y mejorar la precisión de las predicciones, a través de la optimización y el entrenamiento con datos de entrenamiento.
¿Qué es la función sigmoide y por qué se utiliza en las redes neuronales?
-La función sigmoide es una función matemática que transforma valores en un rango entre 0 y 1. Se utiliza en las redes neuronales porque limita la salida de la neurona a este rango, lo que es útil para la función de activación y la predicción de resultados.
Outlines
🤖 Avances en Inteligencia Artificial
Este párrafo aborda los avances significativos en Inteligencia Artificial (IA), como la capacidad de una computadora de vencer al mejor jugador de Starcraft, o de manejar una flotilla de trailers sin conductores. También menciona cómo los autos de Tesla están mejorando y cómo los modelos de redes neuronales han estado autoríando los encabezados de las noticias en los últimos años. Esto todo es posible gracias a la técnica llamada deep learning. Además, se discute la relación entre el blogging y la tecnología vieja de las redes neuronales, y cómo la disponibilidad de datos y potencia computacional ha permitido su desarrollo desde 2007 en adelante.
🧠 Funcionamiento de las Redes Neuronales
En este párrafo se explica cómo funcionan las redes neuronales, partiendo desde su base teórica en 1944 hasta su aplicación práctica en la actualidad. Se describe cómo las redes neuronales consisten en capas de neuronas conectadas, y cómo estas se entrenan con datos y potencia computacional para reconocer imágenes y patrones. Se utiliza el ejemplo del reconocimiento de ropa en una base de datos, explicando paso a paso cómo se procesan los datos desde la entrada hasta la salida, y cómo se determinan las probabilidades de que una imagen sea un pantalón o no. Además, se detalla el proceso de asignación de pesos a las conexiones entre neuronas y cómo se utiliza una función de activación para normalizar los valores de las neuronas.
Mindmap
Keywords
💡Computadora
💡Deep Learning
💡Redes Neuronales
💡Perceptrones
💡Abundancia de Datos
💡Procesamiento de Imágenes
💡Función de Activación
💡Backpropagation
💡Algoritmos de Aprendizaje Automático
💡Inteligencia Artificial
💡Álgebra Lineal
Highlights
Una computadora puede vencer al mejor jugador de golf del mundo y a la persona más experta en Starcraft.
Los avances tecnológicos permiten a los vehículos autónomos, como los carros de Tesla, mejorar y funcionar cada vez mejor.
La poesía generada por inteligencia artificial puede ser indistinguible de la escrita por un humano.
Las redes neuronales han estado en el origen de los encabezados de las noticias en los últimos años.
Deep learning es una técnica que ha revolucionado la inteligencia artificial.
El blogging es un nombre nuevo para una tecnología que ha existido desde 1944.
Las redes neuronales requieren datos y potencia computacional, recursos que no estaban disponibles en abundancia hasta el año 2007.
La popularización del smartphone ha contribuido a la generación exponencial de datos.
Las tarjetas de videojuegos son una fuente valiosa para el entrenamiento de las redes neuronales modernas.
Una red neuronal es una representación simplificada del funcionamiento de las neuronas cerebrales humanas.
El reconocimiento de imágenes por parte de las redes neuronales es una tarea que puede ser más precisa que la percepción humana.
La entrada de datos en una red neuronal se procesa a través de capas de neuronas conectadas entre sí.
Las conexiones entre neuronas en una red tienen pesos que reflejan la importancia de cada entrada.
La función de activación es esencial para transformar los valores de las neuronas en resultados útiles.
El aprendizaje de una red neuronal implica ajustar pesos y sesgos para minimizar errores.
El reconocimiento de ropa en la base de datos Gemini es un ejemplo de aplicación de las redes neuronales.
Las redes neuronales pueden analizar imágenes complejas y devolver resultados con alta precisión.
El desarrollo de las redes neuronales es un campo en constante evolución y mejora.
El uso de las redes neuronales en la tecnología de hoy en día es un reflejo de la álgebra lineal aplicada a sistemas complejos.
Transcripts
una computadora le gana el mejor jugador
de gol del mundo una computadora le gana
al mejor jugador de starcraft el mundo
una computadora lleva una flotilla de
trailers en carretera sin conductor
los carros de tesla cada vez son mejores
manejándose son los gp t3 puede producir
poesía que no se puede distinguir de lo
que escribió un humano las redes
neuronales han estado haciendo los
encabezados de las noticias en los
últimos años y todo gracias a una
técnica llamada deep learn en realidad
de blogging es un nombre nuevo para una
tecnología bastante vieja los
perceptores la base de las redes
neuronales han existido a nivel teórico
desde 1944 naciendo casi el mismo año
que la bomba atómica pero en los 40s las
computadoras eran de bulbos y los datos
se almacenaban en tarjetas perforadas y
las dos cosas que se necesitan las redes
neuronales para funcionar son datos y
poder computacional ninguno de los dos
existió en abundancia hasta el año 2007
año del lanzamiento del iphone gracias a
la popularización del smartphone la
cantidad de datos que se genera cada año
hoy en día es exponencialmente más
grande que lo que la humanidad había
generado en toda su historia y gracias a
la adicción irrompible de los
videojuegos existe una abundancia de
tarjetas que permite entrenar a las
redes neuronales modernas una red
neuronal es una pobre imitación de las
neuronas verdadera tus neuronas
verdaderas en tu cerebro en esta imagen
y saben que es un perro y esta otra
imagen también es un perro más peludo y
está un perro peludo y bueno qué tal
esta es un pollo frito kentucky pero
parece un perro güerito y peludito tu
cerebro vio las imágenes las reconocí
exitosamente como los perros que eran y
el pollo kentucky tal vez le costó un
par de milisegundos pero identificó
correctamente que no era un perro es una
tarea sencilla que un niño de 6 años
debería poder hacer pero qué tal si te
pido que programa es un código que pueda
tomar imágenes de 3 megapíxeles analizar
los valores de color de cada pixel y me
devuelve una cadena que me diga si es
perro o pollo frito entonces la tarea se
vuelve imposible mente difícil no hay
programa de computadora que pueda hacer
eso usando programación tradicional pero
vía la magia de las redes neuronales
podemos inspirarnos en las neuronas de
la vida real y entrenar una computadora
para reconocer imágenes a veces mejor
que los seres humanos una red neuronal
consiste de dos partes la neurona y la
red
la alimentos de datos a la red neuronal
los procesos usando rituales satánicos o
álgebra lineal la verdad son lo mismo y
te escupe un resultado y como logra todo
esto tomemos como ejemplo el
reconocimiento de ropa en la base de
datos un géminis está así se llama pues
fotos a blanco y negro de diferentes
prendas donde cada imagen es de 28
píxeles por 28 píxeles en blanco y negro
cada pixel tiene un número que le
corresponde a su intensidad en la escala
de grises para que la computadora pueda
tomar estos y decirte esa es una foto de
unos pantalones y aparte son feos tiene
que pasar información numérica de la
foto a través de las neuronas que es una
neurona que quiero que te la imaginas
como un jarrito que contiene un número
específicamente un número entre 0 y 1 y
ya por ahorita no tiene más complejidad
nuestra imagen de 28 x 28 tiene 784
píxeles y por ende 784 valores de escala
de grises podríamos entonces tomar cada
uno de sus valores de escala de grises y
guardarlos en exactamente 784 neuronas
muy monas que se verían las neuronas con
nuestros valores guardados pero después
que como se abra la compu que esos 784
valores representan un pantalón había en
la parte de la en red neuronal estás 784
neuronas son solo la primera capa de una
serie de capas que se conectarán entre
sí para determinar qué es la imagen así
se vería nuestra red neuronal completa y
ya conocemos esta primera capa los
valores de escala de grises de cada
pixel vamos saltándonos al final la
última capa será una cosa sencillita de
sólo dos neuronas si la primera neurona
se prende significará que si es un
pantalón si la segunda neurona se prende
entonces significará que la imagen no es
un pantalón como bien dice mi madre sino
es perro espera que determina cuál de
las neuronas finales se va a prender
buena pregunta la información inicial va
a pasar por estas capas intermedias
milagrosas que las procesarán y luego
escupirán un par de probabilidades
números entre servido estos números
serán la opinión de nuestra red sobre si
esta imagen es un pantalón o no es un
pantalón el valor más alto de estas dos
neuronas es lo que hará que la neurona
hacia activa el final y diga sí sí es un
pantalón genial ya sabemos como la capa
de entrada ya sabemos como la capa de
salida pero no hemos avanzado mucho en
realidad al final de cuentas sigue
siendo magia cómo tomás un montón de
valores de escalas de grises y acabas
con un valor que te diga qué es la
imagen un pantalón de un pantalón la
respuesta está en estas capas de enmedio
y sus conexiones con las otras cartas en
esta imagen escogimos tres capas con
ocho neuronas cada una que tarea va a
tener cada una de estas capas tal vez la
primera se va a dedicar a detectar
orillas al final de cuentas la primera
pista para saber si una imagen es un
pantalón o no es esta gran raya negra
entre las piernas del pantalón las
imágenes de las camisetas blusas tacos
zapatos chanclas y demás no cuentan con
esta raya negra abajo en medio entonces
vamos haciendo zoom a la primera neurona
de la segunda capa va a estar conectada
con todas las 784 neuronas de la primera
capa y va a recibir el valor de cada una
de ellas denotado como x 1 x 2 x 3 y así
consecutivamente
pero aquí es donde viene lo interesante
muchachos cada una de estas conexiones
va a tener un peso
www3 y este peso va a estar determinado
por la importancia que se le va a dar a
las neuronas que alimentan los valores
entonces tenemos neuronas que hacen
referencia a los píxeles de esta zona en
la imagen totalmente irrelevante para
encontrar el corte en medio del pantalón
y por ende se les va asignar un peso w
muy cercano a 0 o 0 de plano por otro
lado tenemos estos píxeles
definitivamente están en el área del
interés entonces se les asignará una
doble muy fuerte ya sea positiva o
negativa así que al final el valor de
nuestra neurona va a estar decidido por
esta función wv 1 x x 1 + w 2 x x 2 y
así consecutivamente hasta llegar a w700
84 por x 784 y eso va a ser igual a un
valor que le vamos a llamar z
esta es nuestra función pero vamos
haciendo un paréntesis musical ya que se
acuerdan en harry potter como dumbledore
se la pasa dándole puntos a gryffindor
sólo porque agua quiere quejar reagan en
todos los premios habidos y por haber
independientemente de si harry se merece
los puntos o no bueno en redes
neuronales tenemos a veces el mismo
problema nuestra suma ponderada de pesos
que acabamos de sacar ese rato nos va a
dar un número que va a determinar si
esta neuronas se activa o no pero a
veces queremos que a huevos se active y
a como dé lugar entonces vamos a sumarle
un factor b desees o vayas en inglés a
nuestra suma entonces nos quedaría así
que es básicamente la misma que acabamos
de ver pero con este más fácil también
funciona al revés si queremos que la
neurona no se prenda por más que se lo
merezca el factor b puede ser negativo
muy negativo algo así como cuando tu
profe a huevo te quiere reprobar y te
inventa tareas que no entregaste
entonces ya casi tenemos el valor final
de nuestra neurona pero ya hemos dicho
al principio que para nuestra red
neuronal de ahorita sólo queríamos
valores entre 0 y 1 entonces el
resultado de esta suma definitivamente
nos puede dar valores más grandes o más
chicos de esa bien eso lo resolveremos
usando una función de activación que
aplicaremos a nuestro resultado de la
suma z
en este caso agarre haremos una función
logística o sin móvil que es un
verdadero clásico en las redes
neuronales tan clásico que ya casi no se
usa la función sigmoide si ves su
gráfica nos da un valor siempre entre
casi 0 y casi 1 así que cumple con
nuestras necesidades y listo la función
sigmoide aplicada a la función anterior
nos va a dar el valor de la segunda
neurona entonces genial muchachos vamos
repitiendo este proceso para cada una de
nuestras 8 neuronas en la segunda capa y
obtendremos un nuevo valor para ellas
entonces les había dicho que cada una de
las neuronas básicamente era un jarrón
citó donde teníamos un número entre 0 y
1 por estar una verdad a medias
muchachos una neurona en realidad es una
función f x que al final nos va a sacar
un valor entre 0 y 1 y esto el valor
entre 0 y 1 es porque así lo decidimos
ahorita para esta red neuronal así que
pues es una verdad tercias pues
ok ya tenemos nuestra segunda capa
tomando nuestros valores y los
propagamos para la tercera capa y luego
para la cuarta capa y luego para la capa
de salida cada vez aplicando una fórmula
en esta misma estructura pero los
valores de las w y los valores de los
bayas de las de los sesgos van a ser
diferentes para cada neurona y cada
conexión piensen en todos los elementos
que vamos a tener al final
6.272 conexiones de la primera a la
segunda capa luego 64 para la siguiente
capa y luego 64 y luego al final 16 y
eso es un vale 8 y 8 y 8 y 2 sesgos así
que en esencia podrías pensar en esto
como un enorme sistema de ecuaciones
matemáticas con seis mil cuatrocientos
cuarenta y dos elementos a considerar y
aquí es donde estarás organizado
preguntándote y voy a tener que definir
todas las dobles de las conexiones a
mano y los sesgos y tantas veces como
sea necesario hasta encontrar los pesos
de w que mejor resultado me den no posea
lleva medio citó mejor ok es la parte
preciosa de las redes neuronales no lo
haces tú no tienes que definir todos los
valores tú sólo vas a diseñar la red
cuántas capas cuántas neuronas la
función de activación qué clase
resultado quieres y la computadora va a
ser el trabajo pesado de definir los
valores para w y para las veces como lo
hacen pequeños demonios que viven dentro
un microprocesador invoca en
conocimiento prohibido nada es pura
álgebra lineal para para una capa de
nuestra red neuronal en álgebra lineal
es un vector de todas nuestras x x una
matriz de todas nuestras dobles a la que
se le son un vector de todas nuestras
veces y finalmente se le aplica la
función de activación y la computadora
ni siquiera necesita saber cuáles son
las w para empezar simplemente va a
definir todas aleatoriamente así a la
idea le va a ejecutar la red neuronal y
va a comenzar a optimizar los pesos a
partir de sus errores así que esto es
básicamente una red neuronal o al menos
lo más esencial que se puede explicar en
10 minutos de vídeo la próxima vez que
las noticias sobre como ciro y reconoce
tu voz o como el algoritmo de facebook
de anuncios de dentistas cuando te
quejaste un dolor de muelas en whatsapp
o simplemente no lo puedas ganar a la
computadora en age of empires recuerda
todo esto es álgebra lineal aplicada una
inteligencia detrás sobre una ecuación
muy compleja y muy optimizada
تصفح المزيد من مقاطع الفيديو ذات الصلة
5.0 / 5 (0 votes)