Introducción a las Redes Neuronales Recurrentes

Summary

El video de Miguel Sotaquirá de 'Codificando Bits' introduce el curso de Redes Neuronales Recurrentes (RNN), destacando su importancia en el Deep Learning y su éxito en el reconocimiento de voz. Se compara con las redes neuronales convolucionales, señalando su limitación en procesar secuencias de datos. Las RNN son capaces de manejar secuencias como texto, conversaciones, vídeos y música, y además de clasificar, también generan nuevas secuencias. Se exploran arquitecturas como 'one-to-many', 'many-to-one' y 'many-to-many', y se mencionan aplicaciones innovadoras como el reconocimiento de escritura en dispositivos móviles, la automatización y el análisis de sentimientos. El curso promete profundizar en la implementación de RNN con Keras y Tensorflow, y el potencial de estas redes en áreas como la genética y la medicina.

Takeaways

• 🌟 Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) son una arquitectura clave en Deep Learning, especialmente útil para el procesamiento de secuencias de datos.
• 🔍 A diferencia de las redes neuronales convolucionales, las RNN pueden manejar secuencias de diferentes longitudes y correlacionadas, como textos, conversaciones, vídeos y música.
• 🚀 Las RNN son capaces no solo de clasificar datos, sino también de generar nuevas secuencias, lo que las hace versátiles en una amplia gama de aplicaciones.
• 📚 El curso presentado por Miguel Sotaquirá en Codificando Bits incluirá una introducción general a las RNN, su entrenamiento y su implementación con Keras y Tensorflow.
• 🔗 Las RNN son fundamentales en el reconocimiento de voz, donde han tenido un gran éxito, y son la base para sistemas de inteligencia artificial avanzados.
• 🔄 El concepto de recurrencia en las RNN permite que la red tenga en cuenta la información de pasos anteriores al procesar una secuencia, lo que es esencial para el manejo de datos secuenciales.
• 📈 Las arquitecturas de RNN varían en cómo manejan la entrada y salida de datos, con 'one-to-many', 'many-to-one' y 'many-to-many' siendo algunos de los patrones comunes.
• 📱 Google ha desarrollado un módulo de reconocimiento de escritura en dispositivos Android utilizando LSTM, una variante de las RNN, lo que demuestra la aplicabilidad de estas redes en tecnologías móviles.
• 💡 Microsoft ha utilizado RNN para aplicaciones que comprenden y toman decisiones basadas en el lenguaje humano, con implicaciones en la automatización y la Internet de las Cosas.
• ❤️ Las RNN también pueden analizar y clasificar el sentimiento de un texto o conversación, detectando palabras clave y asignándoles un sentimiento positivo, negativo o neutral.
• 🎵 Las aplicaciones de las RNN se extienden hasta el ámbito de la música, donde se han desarrollado sistemas capaces de generar melodías a partir de algunas notas introducidas por el usuario.
• 🧬 Las RNN han encontrado aplicaciones en campos como la genética, la biología y la medicina, incluyendo la detección de modificaciones en secuencias de ADN con alta precisión.

Q & A

¿Qué es un curso de Redes Neuronales Recurrentes?

Un curso de Redes Neuronales Recurrentes es una serie de lecciones que enseñan sobre una de las principales arquitecturas del Deep Learning, utilizadas con éxito en sistemas de reconocimiento de voz y otras aplicaciones que involucran secuencias de datos.

¿Por qué las redes neuronales convolucionales tienen dificultades procesando secuencias de datos?

Las redes neuronales convolucionales tienen dificultades procesando secuencias de datos porque están diseñadas para manejar datos de entrada y salida de tamaño fijo, y no pueden capturar la correlación entre los elementos de una secuencia variable.

¿Cómo resuelven las Redes Neuronales Recurrentes el problema de procesar secuencias de datos?

Las Redes Neuronales Recurrentes resuelven este problema utilizando el concepto de recurrencia, lo que les permite procesar secuencias de entrada y generar secuencias de salida, teniendo en cuenta la correlación entre los elementos de la secuencia.

¿Qué es la arquitectura 'one-to-many' en las Redes Recurrentes?

La arquitectura 'one-to-many' en las Redes Recurrentes es aquella en la que la entrada es un único dato y la salida es una secuencia. Un ejemplo de esto es el 'image captioning', donde una imagen da como entrada y se genera una secuencia de caracteres que describe el contenido de la imagen.

¿Cuál es un ejemplo de la arquitectura 'many-to-one' en las Redes Recurrentes?

Un ejemplo de la arquitectura 'many-to-one' es la clasificación de sentimientos, donde la entrada es una secuencia de palabras en un texto, como una crítica a una película, y la salida es una categoría que indica si la persona le gustó o no la película.

¿Cómo se diferencia la arquitectura 'many-to-many' de las otras en las Redes Recurrentes?

La arquitectura 'many-to-many' en las Redes Recurrentes se diferencia en que tanto la entrada como la salida son secuencias. Un ejemplo de esto son los traductores automáticos, donde la secuencia de salida (traducción) no se genera al mismo tiempo que la secuencia de entrada.

¿Qué es el reconocimiento de escritura en dispositivos Android desarrollado por Google?

El reconocimiento de escritura en dispositivos Android es un módulo que permite a los usuarios escribir directamente en la pantalla táctil de su dispositivo móvil y el sistema es capaz de reconocer lo que está escribiendo. Este sistema utiliza una arquitectura llamada LSTM (Long-Short-Term Memory), una variante de las Redes Neuronales Recurrentes.

¿Cómo Microsoft ha aplicado las Redes Neuronales Recurrentes en el entendimiento del lenguaje humano?

Microsoft ha desarrollado aplicaciones que permiten entender el lenguaje humano y tomar decisiones basadas en el contenido de una conversación. Estas aplicaciones tienen implicaciones en áreas como la automatización e Internet de las cosas.

¿Qué se puede hacer con el análisis de sentimientos utilizando Redes Neuronales Recurrentes?

Con el análisis de sentimientos se puede determinar si lo que una persona intenta expresar en una conversación o texto es positivo, negativo o neutral. El modelo detecta palabras clave que luego se asocian con un sentimiento específico.

¿Cómo se utilizan las Redes Neuronales Recurrentes en el análisis de secuencias de vídeo?

Las Redes Neuronales Recurrentes se pueden usar para analizar secuencias de vídeo para identificar quién aparece en el vídeo y en qué momentos, así como para transcribir y traducir lo que la persona está diciendo. También permiten comprender el tema de la discusión y detectar cambios en la escena y en la intención del hablante.

¿Cómo se aplican las Redes Neuronales Recurrentes en la genética y la medicina?

Las Redes Neuronales Recurrentes se han aplicado en la detección de modificaciones en la secuencia de ADN con una precisión cercana al 99%, lo que facilita el análisis de modificaciones en el ADN en diversas especies, con posibles implicaciones en la genética, biología y medicina.

¿Qué se aprenderá en el segundo vídeo de la serie sobre Redes Neuronales Recurrentes?

En el segundo vídeo de la serie, se explorará cómo está internamente conformada una Red Neuronal Recurrente y cómo se realiza el proceso de entrenamiento de estas redes.

Outlines

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😀 Introducción a las Redes Neuronales Recurrentes

Este primer párrafo presenta a Miguel Sotaquirá y su canal 'Codificando Bits'. Se inicia el curso sobre Redes Neuronales Recurrentes (RNR), destacando su importancia en el Deep Learning y su éxito en aplicaciones como el reconocimiento de voz. Se menciona que, a diferencia de las redes neuronales convolucionales, las RNR pueden procesar secuencias de datos como texto, conversaciones y vídeos. Además de la clasificación, las RNR también generan nuevas secuencias. Se habla de las limitaciones de las redes convolucionales para procesar datos secuenciales y cómo las RNR resuelven estos problemas utilizando la recurrencia y un tipo de memoria para analizar y generar secuencias correlacionadas.

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📚 Arquitecturas y Aplicaciones de las Redes Neuronales Recurrentes

Se describen las diferentes arquitecturas de las Redes Neuronales Recurrentes: 'one-to-many', donde una sola entrada produce una secuencia de salida (ejemplo: image captioning); 'many-to-one', donde una secuencia de entrada resulta en una sola categoría de salida (ejemplo: clasificación de sentimientos); y 'many-to-many', donde tanto la entrada como la salida son secuencias (ejemplo: traductores automáticos y sistemas de voz a texto). Se exploran aplicaciones avanzadas de las RNR, incluyendo el reconocimiento de escritura en dispositivos táctiles, la comprensión del lenguaje humano y la toma de decisiones basadas en conversaciones, el análisis de sentimientos en textos o conversaciones, la identificación y traducción en secuencias de vídeo, y la generación de música a partir de notas introducidas por el usuario. También se menciona el uso de las RNR en la detección de modificaciones en secuencias de ADN con alta precisión. Finalmente, se invita a los espectadores a seguir la serie de videos para entender cómo funcionan internamente las RNR y su proceso de entrenamiento.

Keywords

💡Redes Neuronales Recurrentes

Las Redes Neuronales Recurrentes (RNR) son una arquitectura de aprendizaje profundo diseñada para procesar secuencias de datos. Estas redes son capaces de analizar y generar secuencias como textos, conversaciones, música y vídeos. En el vídeo, se menciona que las RNR resuelven la limitación de las redes neuronales convolucionales al procesar datos con tamaño variable y correlación entre los elementos, lo que las hace ideales para tareas de reconocimiento de voz y análisis de secuencias genéticas.

💡Deep Learning

Deep Learning es una subárea del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para modelar funciones complejas y realizar tareas de aprendizaje de manera automática. En el contexto del vídeo, las Redes Neuronales Recurrentes son una de las principales arquitecturas de Deep Learning, destacadas por su éxito en aplicaciones como el reconocimiento de voz.

💡Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es una tecnología que permite a los sistemas de inteligencia artificial interpretar y procesar el habla humana. En el vídeo, se destaca cómo las Redes Neuronales Recurrentes han contribuido al éxito de los sistemas de reconocimiento de voz, al ser capaces de procesar secuencias de sonido y entender el contexto y la correlación entre las palabras.

💡Secuencias de datos

Una secuencia de datos es una serie ordenada de elementos que tienen un significado o una función cuando se consideran juntos. En el vídeo, se aborda cómo las Redes Neuronales Recurrentes pueden procesar diferentes tipos de secuencias, como textos, conversaciones y vídeos, lo que las distingue de otras arquitecturas de redes neuronales que no manejan tamaños variables y correlaciones en los datos.

💡Recurrencia

En las Redes Neuronales Recurrentes, la recurrencia se refiere a que la red utiliza información de la iteración previa para generar la salida actual. Esto permite que la red tenga 'memoria' de los datos previos, lo que es crucial para el procesamiento de secuencias. En el vídeo, se menciona que la recurrencia es el mecanismo que permite a las RNR analizar y generar secuencias de datos.

💡LSTM (Long-Short-Term Memory)

LSTM es una variante de las Redes Neuronales Recurrentes que mejora la capacidad de la red para recordar información a largo plazo. En el vídeo, se menciona que Google ha desarrollado un módulo de reconocimiento de escritura en dispositivos Android que utiliza una arquitectura LSTM, lo que demuestra su potencial en el manejo de secuencias de datos complejas.

💡Convolutional Neural Networks (CNN)

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) son una arquitectura de redes neuronales que son efectivas para procesar datos de entrada y salida de tamaño fijo, como imágenes o sonidos discretos. En el vídeo, se compara con las Redes Neuronales Recurrentes, señalando que las CNN no son adecuadas para procesar secuencias de datos con tamaño variable y correlación entre los elementos.

💡Keras y Tensorflow

Keras y Tensorflow son bibliotecas de programación que se utilizan para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo, incluidas las Redes Neuronales Recurrentes. En el vídeo, se menciona que en los episodios siguientes se verá cómo implementar diferentes tipos de RNR utilizando estas bibliotecas para hacer ejemplos prácticos.

💡Image Captioning

Image Captioning es una tarea de inteligencia artificial que implica la generación de una descripción en texto de una imagen. En el vídeo, se describe como una arquitectura 'one-to-many' de las Redes Neuronales Recurrentes, donde una única imagen (entrada) da lugar a una secuencia de caracteres (salida) que describe el contenido de la imagen.

💡Clasificación de sentimientos

La clasificación de sentimientos es una aplicación de las Redes Neuronales Recurrentes que permite determinar si un texto, como una crítica a una película, expresa una opinión positiva, negativa o neutral. En el vídeo, se utiliza como ejemplo de una arquitectura 'many-to-one', donde una secuencia de palabras (entrada) se clasifica en una categoría de sentimiento (salida).

💡Traductores automáticos

Los traductores automáticos son sistemas que convierten texto o habla de un idioma a otro. En el vídeo, se menciona como un ejemplo de arquitectura 'many-to-many' de las Redes Neuronales Recurrentes, donde una secuencia de entrada en un idioma se traduce en una secuencia de salida en otro idioma, teniendo en cuenta la correlación entre las palabras y la estructura de las oraciones.

Highlights

Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) son una arquitectura clave en Deep Learning, especialmente útil para el procesamiento de secuencias de datos.

Las RNN resuelven la limitación de las redes neuronales convolucionales al procesar datos secuenciales como texto, voz, imágenes y vídeo.

RNN son capaces de generar nuevas secuencias además de clasificar los datos, lo que las diferencia de otras arquitecturas.

El curso introducirá en detalle las Redes Neuronales Recurrentes, incluyendo sus desventajas y aplicaciones.

Las RNN usan el concepto de recurrencia para procesar y generar secuencias, lo que implica un tipo de memoria para mantener el contexto.

Existen diferentes arquitecturas de RNN como 'one-to-many', 'many-to-one' y 'many-to-many', adaptadas a distintas tareas.

Las Redes Recurrentes 'one-to-many' como el 'image captioning' transforman una imagen en una secuencia de caracteres que describe su contenido.

Las Redes Recurrentes 'many-to-one' se utilizan en la clasificación de sentimientos, donde una secuencia de texto resulta en una categoría.

Las arquitecturas 'many-to-many' se aplican en traductores automáticos y sistemas de conversión de voz a texto.

Las RNN son fundamentales en el reconocimiento de escritura en dispositivos táctiles y en la toma de decisiones basadas en lenguaje humano.

El análisis de sentimientos en texto o conversaciones es posible gracias a la detección de palabras clave por las RNN.

Las RNN también se emplean en el análisis de secuencias de vídeo para identificar personas y eventos, así como en la generación de música.

Las aplicaciones de las RNN en la genética y la medicina incluyen la detección de modificaciones en la secuencia de ADN con alta precisión.

El potencial de las Redes Neuronales Recurrentes es inmenso, ya que la mayoría de los datos disponibles son secuenciales.

El siguiente vídeo de la serie explorará la estructura interna de una RNN y su proceso de entrenamiento.

El curso ofrece una visión general de las Redes Neuronales Recurrentes y su capacidad para procesar diferentes tipos de secuencias de datos.

Se invita a los espectadores a dejar sus dudas en los comentarios y a dar un 'pulgar hacia arriba' si les gustó el vídeo.

Transcripts

¡Hola a todos! Soy Miguel Sotaquirá y esto es Codificando Bits. Este es el primer

vídeo del curso Redes Neuronales Recurrentes, que es una de las

principales arquitecturas del Deep Learning y a la cual le podemos atribuir

el éxito que tienen en la actualidad, por ejemplo, los sistemas de reconocimiento

de voz. Anteriormente hemos visto cómo las redes neuronales o convolucionales

nos permiten clasificar un dato, por ejemplo una palabra, un sonido, o una

imagen, pero tienen un inconveniente, y es que cuando yo tengo una secuencia de

datos, por ejemplo una secuencia de palabras, o una conversación, o una

secuencia de imágenes, es decir un vídeo, este tipo de arquitecturas no pueden

procesar ese tipo de datos. Las Redes Neuronales Recurrentes resuelven este

inconveniente, porque son capaces de procesar diferentes tipos de secuencias,

como textos, conversaciones, vídeos música, y además de eso no sólo clasifican los

datos como lo hacen las redes neuronales o convolucionales, sino que también

están en capacidad de generar nuevas secuencias. En este curso veremos todo lo

relacionado con las Redes Neuronales Recurrentes, comenzando con este primer

episodio, en donde vamos a hacer una introducción muy general a

estas redes. Hablaremos de algunas desventajas de las redes neuronales y

convolucionales vistas anteriormente y veremos también algunos ejemplos de

aplicación de estas Redes Recurrentes. En los siguientes vídeos de la serie

veremos qué contiene una Red Recurrente, cómo entrenarla y cómo implementar

diferentes tipos de Redes Recurrentes usando las librerías Keras y Tensorflow,

para hacer algunos ejemplos prácticos.

Los invito entonces a seguir esta serie de vídeos y por supuesto no olviden

suscribirse y activar la campanita para recibir notificaciones. ¡Listo, comencemos!

La diferencia entre una Red Recurrente y otras arquitecturas, como las redes

neuronales o convolucionales, radica en el tipo de datos que pueden analizar. Las

Redes Recurrentes están en capacidad de analizar SECUENCIAS DE DATOS,

las otras dos arquitecturas no. Veamos en detalle en qué consiste esta diferencia.

Si a una red neuronal o convolucional se le presenta, por ejemplo, una imagen o

una palabra, con el entrenamiento adecuado estas arquitecturas lograrán

clasificar un sinnúmero de datos, logrando a la vez una alta precisión. Pero,

¿qué pasa si en lugar de una única imagen o palabra se introduce a la red una

secuencia de imágenes, es decir un vídeo, o una secuencia de palabras (una

conversación)? En este caso en ninguna de estas redes será capaz de procesar los

datos. En primer lugar porque estas arquitecturas están diseñadas para que

los datos de entrada y de salida siempre tengan el mismo tamaño; sin embargo, un

vídeo o una conversación se caracterizan por ser un tipo de datos con un tamaño

variable: una cantidad variable de "frames" en el caso del vídeo o una cantidad

variable de palabras en el caso de la conversación. En segundo lugar, en un

vídeo o en una conversación los datos están CORRELACIONADOS, esto quiere decir

que la siguiente palabra pronunciada o la siguiente imagen en la secuencia de

vídeo dependerá de la palabra o imagen anterior. E incluso estas palabras e

imágenes estarán relacionadas con aquellas que se presenten más adelante

en la secuencia. Una red neuronal o convolucional no está en capacidad de

analizar la relación entre varias palabras o imágenes de la secuencia. Las

Redes Neuronales Recurrentes no presentan este inconveniente y por tanto

son capaces de analizar secuencias. Una secuencia es por ejemplo un texto escrito:

para comprender su contenido no basta con que leamos cada palabra de manera

individual, pues realmente nuestro cerebro concatena todas las palabras

leídas hasta el momento permitiéndonos comprender la idea central de dicho

texto. Así, una secuencia es una SERIE DE DATOS: imágenes, palabras notas musicales,

sonidos, que siguen un orden específico y tienen únicamente significado cuando se

analizan EN CONJUNTO y no de manera individual. Por ejemplo, la palabra

"secuencia" está conformada por diferentes caracteres.

Dichos caracteres, analizados de forma individual o en un orden diferente,

carecen de significado. Es evidente que una secuencia no tiene un tamaño

predefinido pues no podemos saber con antelación el número de palabras

pronunciadas por una persona en una conversación ni tampoco garantizar que

un texto escrito tenga siempre un número fijo de palabras o caracteres. Las Redes

Neuronales Recurrentes resuelven precisamente este inconveniente, pues

pueden procesar tanto a la entrada como a la salida secuencias sin importar su

tamaño, y además teniendo en cuenta la correlación existente entre los

diferentes elementos de esa secuencia. Para ello este tipo de redes usan el

concepto de RECURRENCIA: para generar la salida, que también se conoce como

activación, la red usa no sólo la entrada actual sino la activación generada en la

iteración previa. En pocas palabras, las redes neuronales recurrentes usan un

cierto tipo de memoria para generar la salida deseada. Veamos algunos ejemplos

de aplicación y posibles arquitecturas de las Redes Recurrentes. En primer lugar,

tenemos las Redes Recurrentes "one-to-many" en donde la entrada es un único dato y

la salida es una secuencia. Un ejemplo de esta arquitectura es el "image captioning"

en donde la entrada es una y la salida es una secuencia de

caracteres, un texto, que describe el contenido de la imagen. Una segunda

arquitectura son las Redes Recurrentes "many-to-one" en donde la entrada es una

secuencia y la salida es por ejemplo una categoría. Un ejemplo de esto es la

clasificación de sentimientos, en donde por ejemplo la entrada es un texto que

contiene una crítica a una película y la salida es una categoría indicando si la

película le gustó a la persona o no. También existe la arquitectura

"many-to-many", en donde tanto a la entrada como a la salida se tienen secuencias.

Un ejemplo de este tipo de Redes Recurrentes son los traductores

automáticos: en este caso la secuencia de salida no se genera al mismo tiempo que

la secuencia de entrada pues para poder traducir por ejemplo una frase al

Español se requiere primero conocer la totalidad del texto en Inglés. Y desde

luego, en esta misma arquitectura "many-to-many" podemos encontrar los conversores

de voz a texto o texto a voz que son Redes Recurrentes cuya entrada y salida es

también una secuencia. Para finalizar veamos algunos ejemplos realmente

interesantes del potencial que tienen las Redes Recurrentes. Recientemente

Google desarrolló un módulo, ya disponible en los

dispositivos Android, que permite el reconocimiento de escritura. Es decir que

le permite al usuario escribir directamente sobre la pantalla táctil de

su dispositivo móvil y el sistema es capaz de reconocer lo que la persona

está escribiendo. Este sistema usa una arquitectura conocida como LSTM (Long-Short-Term Memory) una

variante de las Redes Neuronales Recurrentes de la cual hablaremos en

detalle más adelante en este curso. Microsoft también ha desarrollado

aplicaciones que permiten entender el lenguaje humano y tomar decisiones con

base en el contenido de una conversación. Esto tiene aplicaciones en las áreas de

automatización e internet de las cosas. También es posible realizar el análisis

de sentimientos a partir de una conversación o texto: el sistema es capaz

de determinar si lo que intenta expresar la persona es positivo, negativo o

neutral. Para ello el modelo basado en Redes Recurrentes detecta palabras clave

dentro del texto o conversación que permiten luego asociar a las mismas un

sentimiento en particular. También es posible analizar secuencias de vídeo,

para por ejemplo identificar quién aparece en el vídeo y en qué instantes

de tiempo, así como transcribir y traducir lo que la persona está diciendo.

Estos sistemas también permiten comprender el tema que se está

discutiendo y detectar cambios en la escena y en la intención del hablante.

También es posible usar las Redes Neuronales Recurrentes para generar

música, como en este demo desarrollado por Google en donde el usuario introduce

algunas notas y el sistema automáticamente es capaz de generar la

melodía correspondiente. Incluso, en las áreas de la genética, la biología y la

medicina, se han desarrollado aplicaciones haciendo uso de las Redes

Recurrentes. Un ejemplo de esto es la detección de modificaciones en la

secuencia de ADN, con una precisión cercana al 99%, lo que facilitará el

análisis de modificaciones en el ADN en diversas especies. Bien, en este vídeo

hemos visto una introducción general a las Redes Neuronales Recurrentes, que a

diferencia de las redes neuronales y convolucionales vistas anteriormente,

permite el procesamiento de secuencias. El potencial de esta arquitectura es

inmenso, puesto que la mayor parte de los datos que tenemos disponibles en la

actualidad son precisamente secuencias. Así es posible, como vimos anteriormente,

analizar por ejemplo texto, analizar vídeos, analizar sonidos o conversaciones

e incluso secuencias de ADN. En el segundo vídeo de la serie veremos

internamente cómo está conformada una Red Neuronal Recurrente y cómo se

realiza el proceso de entrenamiento. Los invito a aclarar sus dudas abajo en los

comentarios, también los invito a darle un "pulgar hacia arriba" si les gustó el

vídeo y por supuesto no olviden suscribirse. ¡Hasta pronto!