GPBDL Aprendizaje profundo (Deep Learning)

 Es una rama del aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales con múltiples capas (también conocidas como redes neuronales profundas). El aprendizaje profundo permite a GPBDL   imitar el proceso de aprendizaje humano, procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones complejos.

Las Ventajas que GPBDL aporta al usuario GPB son las siguientes:

Automatización y eficiencia

GPB DL permite la automatización de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, lo que aumenta la eficiencia y permite a los usuarios GPB enfocarse en tareas más creativas y de mayor valor agregado.

Procesamiento de grandes volúmenes de datos

GPB DL es particularmente eficaz en el análisis y procesamiento de grandes conjuntos de datos, lo que permite extraer información valiosa y patrones ocultos que pueden ser difíciles de identificar para una persona y que sin embargo son fundamentales para la toma de una decisión, bien por la importancia de la misma o bien por la importancia de tomarla en el momento adecuado.

Mejora en la toma de decisiones

Las técnicas que usamos en GPB DL pueden utilizarse para analizar y predecir eventos futuros, lo que puede mejorar la toma de decisiones en diferentes áreas en un sector tan vulnerable como el agrícola. No ayuda a tomar decisiones financieras con una previsión que hasta el momento no hemos sido conscientes, nos ayuda a prever escenarios potenciales que normalmente no seriamos capaces de ver con tanta claridad, nos puede ayudar a decidir que plantar, además e elegir la semilla adecuada en el momento adecuado, cuando recolectar, cuando vender y por qué no, si es momento de invertir o desinvertir en nuestro negocio.

Reconocimiento de imágenes y voz

GPB DL tiene desarrollado un sistema sobresaliente en tareas de reconocimiento de imágenes y voz, lo que nos ha permitido el desarrollo de las GPB APP como potentes aplicaciones con asistentes virtuales, sistemas de traducción en tiempo real y sistemas de detección emocional del usuario GPB DL.

Personalización

GPB DL ha desarrollado potentes sistemas de recomendación personalizados, lo que mejora la experiencia del usuario GPB DL en su toma de decisiones diarias.

Importancia de Deep learning para GPB

Arquitectura de cálculo

:La arquitectura de cálculo en deep learning, también conocida como arquitectura de aprendizaje profundo, se refiere a la estructura y diseño de los modelos de aprendizaje automático basados en redes neuronales artificiales (ANN) con múltiples capas ocultas. Estas arquitecturas son fundamentales para el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos y la resolución de problemas complejos en diversos campos, como el reconocimiento de imágenes ,el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones y el control de robots.

En el aprendizaje profundo, las arquitecturas típicas incluyen:

1. Redes neuronales convolucionales (CNN): Utilizadas principalmente para el análisis de imágenes y el reconocimiento de patrones, estas redes constan de capas convolucionales que aplican filtros para detectar características de nivel bajo, medio y alto en imágenes o señales. También incluyen capas de agrupación para reducir la dimensionalidad de los datos y prevenir el sobreajuste.

2. Redes neuronales recurrentes (RNN): Diseñadas para trabajar con secuencias temporales de datos, las RNN tienen conexiones recurrentes que permiten que la información se propague a lo largo del tiempo. Estas redes son útiles para el procesamiento del lenguaje natural, la generación de texto, la predicción de series temporales y la traducción automática.

3. Long Short-Term Memory (LSTM) y Gated Recurrent Unit (GRU): Son variantes de las RNN que abordan el problema del «desvanecimiento del gradiente» al incluir mecanismos de puerta que permiten a la red aprender dependencias a largo plazo. Son populares en tareas como la traducción automática y el análisis de sentimiento.

4. Redes Generativas Adversarias (GAN): Estas redes consisten en dos partes, un generador y un discriminador, que trabajan en conjunto para generar datos que se asemejan a un conjunto de datos de entrada. Las GAN se utilizan en la generación de imágenes, la transferencia de estilo y la superresolución, entre otras aplicaciones.

5. Transformers: Es una arquitectura innovadora que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural en los últimos años. Se basa en mecanismos de atención para capturar relaciones entre palabras o elementos en una secuencia, lo que permite un mejor rendimiento en tareas como la traducción automática, el resumen de texto y la generación de texto.

Cabe destacar que estas arquitecturas pueden combinarse y adaptarse para abordar problemas específicos, y su diseño y entrenamiento suelen implicar la selección y ajuste de hiper parámetros, como el número de capas, el tamaño del filtro, la tasa de aprendizaje y la función de activación.

Algoritmo de entrenamiento

El algoritmo de entrenamiento en deep learning es el proceso mediante el cual una red neuronal profunda (deep neural network, DNN) aprende a partir de un conjunto de datos de entrenamiento y ajusta sus parámetros para optimizar su rendimiento en una tarea específica. El objetivo principal es minimizar la función de pérdida o costo, que mide la discrepancia entre las predicciones de la red y los valores reales o etiquetas del conjunto de datos.

Uno de los algoritmos de entrenamiento más comunes en deep learning es la retro propagación (backpropagation), que se utiliza en conjunción con el

descenso de gradiente estocástico (stochastic gradient descent, SGD) u otras variantes de optimización basadas en gradiente.

A continuación, se describen los pasos generales del algoritmo de entrenamiento utilizando la retropropagación y el descenso de gradiente estocástico:

1. Inicialización de parámetros: Antes de comenzar el entrenamiento, se inicializan aleatoriamente los pesos y sesgos (bias) de la red neuronal.

2. Propagación hacia adelante (forward pass): Durante esta etapa, se alimenta la red con datos de entrada y se realiza un cálculo secuencial a través de las capas de la red. Esto produce una predicción en la capa de salida que se utilizará para calcular la función de pérdida.

3. Cálculo de la función de pérdida: Se calcula la función de pérdida utilizando la predicción generada y los valores reales o etiquetas del conjunto de datos. La función de pérdida cuantifica el error en las predicciones de la red.

4. Retropropagación (backpropagation): Este paso implica calcular el gradiente de la función de pérdida con respecto a los pesos y sesgos de la red. Este proceso comienza en la capa de salida y se propaga hacia atrás a través de las capas ocultas, utilizando la regla de la cadena para calcular las derivadas parciales.

5. Actualización de parámetros: Se actualizan los pesos y sesgos de la red utilizando el gradiente calculado en el paso anterior y un hiperparámetro llamado tasa de aprendizaje. En el descenso de gradiente estocástico, se  realiza esta actualización para cada ejemplo de entrenamiento o un subconjunto llamado mini-lote (minibatch).

6. Iteración: Los pasos 2 a 5 se repiten durante un número predefinido de épocas (iteraciones sobre todo el conjunto de datos de entrenamiento) o hasta que se alcance un criterio de convergencia. Existen varias variantes y mejoras del algoritmo de entrenamiento básico, como el descenso de gradiente por lotes, el descenso de gradiente con momento, AdaGrad, RMSprop y Adam, entre otros. Estas variantes modifican la forma en que se actualizan los parámetros para mejorar la convergencia y la eficiencia del proceso de entrenamiento.

Proceso de operación:

En deep learning, un proceso de operación se refiere a las acciones realizadas durante el flujo de información y cálculos dentro de una red neuronal profunda.

Estos procesos pueden dividirse en dos etapas principales: la propagación hacia adelante (forward pass) y la propagación hacia atrás (backward pass), que ocurren durante el entrenamiento y la inferencia.

1. Propagación hacia adelante (forward pass):

Esta etapa implica la transformación y propagación de datos de entrada a través de las capas de la red neuronal hasta la capa de salida. La propagación hacia adelante se aplica tanto en el entrenamiento como en la inferencia.

Los principales componentes de la propagación hacia adelante incluyen:

a) Suma ponderada: Es el resultado de multiplicar cada entrada por su peso correspondiente y sumarlos junto con un sesgo (bias). Este proceso se aplica en cada neurona en todas las capas de la red.

b) Funciones de activación: Estas funciones se aplican a la suma ponderada para

introducir no linealidad en el modelo. Algunas funciones de activación comunes incluyen ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoide, tangente hiperbólica (tanh) y softmax.

c) Operaciones específicas de la arquitectura: Dependiendo de la arquitectura de la red, pueden haber operaciones adicionales como convoluciones (en redes neuronales convolucionales), mecanismos de atención (en Transformers) o conexiones recurrentes (en redes neuronales recurrentes).

2. Propagación hacia atrás (backward pass):

 

Esta etapa se lleva a cabo solo durante el entrenamiento de la red neuronal y es fundamental para ajustar los pesos y sesgos de la red a través del algoritmo de retropropagación y la optimización basada en gradiente.

Los principales componentes de la propagación hacia atrás incluyen:

a) Cálculo de la función de pérdida: La función de pérdida mide la discrepancia entre las predicciones de la red y los valores reales o etiquetas del conjunto de datos.

b) Retro propagación del error: Se calcula el gradiente de la función de pérdida con respecto a los pesos y sesgos de la red. Este proceso comienza en la capa de salida y se propaga hacia atrás a través de las capas ocultas, utilizando la regla de la cadena para calcular las derivadas parciales.

c) Actualización de parámetros: Los pesos y sesgos de la red se ajustan utilizando el gradiente calculado y un hiperparámetro llamado tasa de aprendizaje.

En resumen, un proceso de operación en deep learning incluye la propagación de información a través de una red neuronal profunda, la aplicación de funciones de activación y la realización de operaciones específicas de la arquitectura. Durante el entrenamiento, también implica el cálculo de la función de pérdida, la retro propagación del error y la actualización de los parámetros de la red.