Introducción al Aprendizaje Profundo:

En esta primera entrega, nos sumergiremos en el fascinante mundo del Aprendizaje Profundo

El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Se utiliza para entrenar a modelos que pueden aprender de datos sin ser programados explícitamente.

El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales, que son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano. Las redes neuronales están formadas por una serie de nodos, que se conectan entre sí para formar una red. Cada nodo representa una neurona y las conexiones entre los nodos representan las sinapsis.

El aprendizaje profundo se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como la visión por computadora, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.

Empecemos...

Comenzaremos desentrañando los conceptos fundamentales, desde la estructura de una red neuronal hasta la importancia de las capas ocultas. Se explorarán términos clave como funciones de activación, propagación hacia adelante y hacia atrás, también, la arquitectura básica que sienta las bases para el viaje que tenemos por delante.

Aquí te dejo un video muy explicativo sobre el aprendizaje profundo y las redes neuronales, que lo disfrutes...

 

Acompañando la exploración conceptual, presentaremos un script en Python que ilustrará la construcción de una red neuronal simple. Desde la inicialización de pesos hasta la propagación hacia adelante, cada línea de código será analizada y explicada en detalle. Este script servirá como una introducción práctica a la implementación de redes neuronales desde cero.

# Importamos las librerías necesarias

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Definimos la función de activación

def sigmoid(x):

    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# Definimos la función de pérdida

def loss(y_true, y_pred):

    return np.mean((y_true - y_pred)**2)

# Generamos los datos de entrenamiento

# Datos de Entrada 

x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

 

# Datos de Salida por cada valor de entrada 

y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Inicializamos los parámetros del modelo

w = np.random.rand(2, 1)

b = np.random.rand(1)

# Entrenamos el modelo 

# en el rango de 1000 iteraciones, puedes cambiar este valor y verificar el entrenamiento

for epoch in range(1000):

    # Realizamos una predicción

    y_pred = sigmoid(np.dot(x_train, w) + b)

    # Calculamos la pérdida

    loss_val = loss(y_train, y_pred)

    # Actualizamos los parámetros

    w = w - np.dot(x_train.T, (y_pred - y_train))

    b = b - np.mean(y_pred - y_train)

# Visualizamos los resultados

plt.plot(x_train, y_train, 'o')

plt.plot(x_train, y_pred, 'r-')

plt.show()

Con el entrenamiento del modelo, trabajando en un rango de 1000 veces, el modelo entrena muy bien, en resumen los datos de entrada y salida son los siguientes:

Entrada	Salida
0, 0	0
0, 1	1
1, 0	1
1, 1	0

El aprendizaje profundo es una herramienta poderosa que puede utilizarse para resolver una amplia gama de problemas. Es importante comprender los conceptos básicos del aprendizaje profundo para poder utilizarlo de forma efectiva.