Redes neuronales convolucionales (CNN): Una introducción

Las redes neuronales convolucionales ofrecen una forma más escalable de realizar tareas de reconocimiento de objetos y clasificación de imágenes.

En el mundo de la tecnología se están produciendo muchos avances. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son algunos de los que puede oír con frecuencia.

Actualmente, estas tecnologías se utilizan en casi todos los campos, desde el marketing, el comercio electrónico y el desarrollo de software hasta la banca, las finanzas y la medicina.

La IA y el ML son campos muy amplios, y se están haciendo esfuerzos por ampliar sus aplicaciones para resolver muchos problemas del mundo real. Por eso se pueden ver muchas ramas dentro de estas tecnologías; el ML es un subconjunto de la propia IA.

Las redes neuronales convolucionales son una de las ramas de la IA que se están popularizando en estos días.

En este artículo, hablaré de qué son las CNN, cómo funcionan y su utilidad en el mundo moderno.

¡Sumerjámonos de lleno!

¿Qué es una red neuronal convolucional?

Una red neuronal convolucional (ConvNet o CNN) es una red neuronal artificial (RNA) que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar imágenes, clasificar elementos visuales y realizar tareas de visión por ordenador.

Las CNN aprovechan los principios del álgebra lineal, como la multiplicación de matrices, para detectar patrones en una imagen. Como estos procesos implican cálculos complejos, requieren unidades de procesamiento gráfico (GPU) para entrenar a los modelos.

En palabras sencillas, la CNN utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para tomar datos de entrada como imágenes y asignar importancia en forma de sesgos y pesos aprendibles a distintos aspectos de esa imagen. De este modo, la CNN puede diferenciar entre imágenes o clasificarlas.

Las CNN: Una breve historia

Dado que una red neuronal convolucional es una red neuronal artificial, es importante reiterar lo que son las redes neuronales.

En informática, una red neuronal es una parte del aprendizaje automático (AM) que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo. Es análoga a los patrones de conectividad que siguen las neuronas en el cerebro humano. Las redes neuronales artificiales también se inspiran en la disposición de la corteza visual.

Así, se utilizan diferentes tipos de redes neuronales o redes neuronales artificiales (RNA) para distintos fines. Una de ellas es la CNN, utilizada para la detección y clasificación de imágenes, entre otras cosas. Fue introducida por un investigador postdoctoral, Yann LeCun, en la década de 1980.

La primera versión de la CNN, LeNet, llamada así por LeCun, era capaz de reconocer dígitos escritos a mano. Entonces se utilizaba en los servicios bancarios y postales para leer los dígitos de los cheques y los códigos postales escritos en los sobres.

Sin embargo, esta primera versión carecía de escalado; de ahí que las CNN no se utilizaran mucho en inteligencia artificial y visión por ordenador. Además, requería importantes recursos de cálculo y datos para trabajar de forma más eficiente con imágenes de mayor tamaño.

Además, en 2012, AlexNet revisitó el aprendizaje profundo que utiliza redes neuronales formadas por múltiples capas. Por aquel entonces, la tecnología mejoró y se dispuso de grandes conjuntos de datos y pesados recursos informáticos que permitieron la creación de CNN complejas capaces de realizar actividades de visión por ordenador de forma eficiente.

Capas en una CNN

Comprendemos las diferentes capas de una CNN. El aumento de capas en una CNN incrementará su complejidad y le permitirá detectar más aspectos o zonas de una imagen. Partiendo de una característica simple, llega a ser capaz de detectar características complejas como la forma del objeto y elementos más grandes hasta que finalmente puede detectar la imagen.

Capa convolucional

La primera capa de una CNN es la capa convolucional. Es el bloque principal de la CNN, donde se producen la mayoría de los cálculos. Necesita menos componentes, como los datos de entrada, un mapa de características y un filtro.

Una CNN también puede tener capas convolucionales adicionales. Esto jerarquiza la estructura de las CNN, ya que las capas posteriores pueden visualizar píxeles dentro de los campos receptivos de las capas anteriores. A continuación, las capas convolucionales transforman la imagen dada en valores numéricos y permiten a la red comprender y extraer patrones valiosos.

Capas de agrupamiento

Las capas pooling se utilizan para reducir las dimensiones y se denominan downsampling. Reducen los parámetros utilizados en la entrada. La operación de pooling puede mover un filtro sobre la entrada completa como la capa convolucional pero carece de pesos. Aquí, el filtro aplica una función conjunta a los valores numéricos del campo receptivo para poblar la matriz de resultados.

El pooling tiene dos tipos:

• Puesta en común promedio: El valor medio se calcula en el campo receptivo que el filtrador barre sobre la entrada para transmitirlo a la matriz de salida.
• Puesta en común máxima: Elige el píxel de valor máximo y lo envía a la matriz de salida a medida que el filtro barre sobre la entrada. El pooling máximo se utiliza más que el pooling medio.

Aunque en el pooling se pierden muchos datos, sigue ofreciendo muchas ventajas a la CNN. Ayuda a reducir los riesgos de sobreajuste y la complejidad, al tiempo que mejora la eficacia. También mejora la estabilidad de la CNN.

Capa totalmente conectada (FC)

Como su nombre indica, todos los nodos de una capa de salida están conectados directamente al nodo de la capa anterior en una capa totalmente conectada. Clasifica una imagen basándose en las características extraídas a través de las capas anteriores junto con sus filtros.

Además, las capas FC suelen utilizar una función de activación softmax para clasificar correctamente las entradas en lugar de funciones ReLu (como en el caso de las capas pooling y convolucionales). Esto ayuda a producir una probabilidad de 0 o 1.

¿Cómo funcionan las CNN?

Una red neuronal convolucional consta de muchas capas, incluso cientos de ellas. Estas capas aprenden a identificar diversas características de una imagen dada.

Aunque las CNN son redes neuronales, su arquitectura difiere de la de una RNA normal.

Esta última hace pasar una entrada por muchas capas ocultas para transformarla, donde cada capa se crea con un conjunto de neuronas artificiales y está totalmente conectada a todas las neuronas de la misma capa. Por último, hay una capa totalmente conectada o capa de salida para mostrar el resultado.

Por otro lado, la CNN organiza las capas en tres dimensiones: anclaje, profundidad y altura. Aquí, una capa de la neurona sólo se conecta con las neuronas de una pequeña región en lugar de relacionarse con cada una de ellas en la capa siguiente. Por fin, el resultado final está representado por un único vector con una puntuación de probabilidad y sólo tiene la dimensión de profundidad.

Ahora bien, quizá se pregunte qué es la "convolución" en una CNN.

Pues bien, la convolución se refiere a una operación matemática para fusionar dos conjuntos de datos. En la CNN, el concepto de convolución se aplica a los datos de entrada para obtener un mapa de características filtrando la información.

Esto nos lleva a algunos de los conceptos y terminologías importantes utilizados en las CNN.

• Filtro: También conocido como detector de características o núcleo, un filtro puede tener una dimensión determinada, como 3×3. Recorre una imagen de entrada para realizar la multiplicación matricial de cada elemento y aplicar la convolución. La aplicación de filtros a cada imagen de entrenamiento a distintas resoluciones más la salida de la imagen convolucionada funcionará como entrada para la capa siguiente.

• Relleno: Se utiliza para expandir una matriz de entrada hasta los bordes de la matriz insertando píxeles falsos. Se hace para contrarrestar el hecho de que la convolución reduzca el tamaño de la matriz. Por ejemplo, una matriz de 9×9 puede convertirse en una matriz de 3×3 tras el filtrado.
• Desplazamiento: Si desea obtener una salida más pequeña que su entrada, puede realizar el desplazamiento. Permite saltarse determinadas zonas mientras el filtro se desliza sobre la imagen. Al saltarse dos o tres píxeles, puede producir una red más eficiente reduciendo la resolución espacial.
• Pesos y sesgos: Las CNN tienen pesos y sesgos en sus neuronas. Un modelo puede aprender esos valores mientras se entrena, y los valores siguen siendo los mismos a lo largo de una capa determinada para todas las neuronas. Esto implica que cada neurona oculta detecta las mismas características en distintas zonas de una imagen. Como resultado, la red se vuelve más tolerante al trasladar objetos a una imagen determinada.
• ReLU: significa Unidad Lineal Rectificada (ReLu) y se utiliza para un entrenamiento más eficaz y rápido. Mapea los valores negativos a 0 y mantiene los positivos. También se denomina activación, ya que la red lleva a la capa siguiente sólo las características de la imagen activadas.
• Campo receptivo: En una red neuronal, cada neurona recibe entradas de diferentes lugares de la capa anterior. Y en las capas convolucionales, cada neurona recibe entrada sólo de un área restringida de la capa anterior, llamada campo receptivo de la neurona. En el caso de la capa FC, toda la capa anterior es el campo receptivo.

En las tareas de cálculo del mundo real, normalmente, la convolución se realiza en una imagen 3D que requiere un filtro 3D.

Volviendo a la CNN, consta de diferentes partes o capas de nodos. Cada capa de nodos tiene un umbral y un peso y está conectada a otra. Al superar el límite del umbral, los datos se envían a la siguiente capa de esta red.

Estas capas pueden realizar operaciones para modificar los datos y aprender características relevantes. Además, estas operaciones se repiten en cientos de capas diferentes que siguen aprendiendo a detectar otras características de una imagen.

Las partes de una CNN son

• Una capa de entrada: Aquí es donde se toma la entrada, como una imagen. Será un objeto 3D con una altura, anchura y profundidad definidas.
• Una/múltiples capas ocultas o fase de extracción de características: estas capas pueden ser una capa convolucional, una capa de agrupamiento y una capa totalmente conectada.
• Una capa de salida: Aquí se mostrará el resultado.

Al pasar la imagen por la capa convolucional se transforma en un mapa de características o mapa de activación. Después de convolucionar la entrada, las capas convolucionan la imagen y pasan el resultado a la capa siguiente.

La CNN realizará muchas convoluciones y técnicas de agrupación para detectar las características durante la fase de extracción de características. Por ejemplo, si introduce la imagen de un gato, la CNN reconocerá sus cuatro patas, su color, sus dos ojos, etc.

A continuación, las capas totalmente conectadas de una CNN actuarán como un clasificador sobre las características extraídas. En función de lo que el algoritmo de aprendizaje profundo haya predicho sobre la imagen, las capas arrojarán el resultado.

Ventajas de la CNN

Mayor precisión

Las CNN ofrecen una mayor precisión que las redes neuronales normales que no utilizan la convolución. Las CNN son útiles, sobre todo, cuando la tarea implica muchos datos, reconocimiento de vídeos e imágenes, etc. Producen resultados y predicciones muy precisos, por lo que su uso está aumentando en diferentes sectores.

Eficiencia computacional

Las CNN ofrecen un nivel de eficiencia computacional superior al de otras redes neuronales normales. Esto se debe a que utilizan el proceso de convolución. También utilizan la reducción de la dimensionalidad y el reparto de parámetros para que los modelos sean más rápidos y fáciles de implantar. Estas técnicas también pueden optimizarse para que funcionen en distintos dispositivos, ya sea su smartphone o su portátil.

Extracción de características

Las CNN pueden aprender fácilmente las características de una imagen sin necesidad de ingeniería manual. Puede aprovechar las CNN preentrenadas y gestionar los pesos alimentándolas con datos cuando trabaje en una nueva tarea, y la CNN se adaptará a ella sin problemas.

Aplicaciones de la CNN

Las CNN se utilizan en diferentes industrias para muchos casos de uso. Algunas de las aplicaciones reales de las CNN son:

Clasificación de imágenes

Las CNN se utilizan ampliamente en la clasificación de imágenes. Pueden reconocer características valiosas e identificar objetos en una imagen dada. De ahí que se utilicen en sectores como la sanidad, en particular las resonancias magnéticas. Además, esta tecnología se utiliza en el reconocimiento de dígitos escritos a mano, que es uno de los primeros casos de uso de las CNN en visión por ordenador.

Detección de objetos

Las CNN pueden detectar objetos en imágenes en tiempo real y también etiquetarlos y clasificarlos. Por ello, esta técnica se utiliza ampliamente en vehículos automatizados. También permite que las casas inteligentes y los peatones reconozcan la cara del propietario del vehículo. También se utiliza en sistemas de vigilancia impulsados por IA para detectar y marcar objetos.

Coincidencia audiovisual

La ayuda de la CNN en el emparejamiento audiovisual contribuye a mejorar las plataformas de streaming de vídeo como Netflix, YouTube, etc. También ayuda a satisfacer peticiones de los usuarios como "canciones de amor de Elton John".

Reconocimiento del habla

Además de las imágenes, las CNN son útiles en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento del habla. Un ejemplo del mundo real podría ser Google utilizando CNN en su sistema de reconocimiento del habla.

Reconstrucción de objetos

Las CNN pueden utilizarse en el modelado 3D de un objeto real en un entorno digital. También es posible que los modelos CNN creen un modelo facial en 3D a partir de una imagen. Además, las CNN son útiles en la construcción de gemelos digitales en biotecnología, fabricación, biotecnología y arquitectura.

El uso de la CNN en diferentes sectores incluye:

• Sanidad: La visión por ordenador puede utilizarse en radiología para ayudar a los médicos a detectar con mayor eficacia tumores cancerosos en una persona.
• Agricultura: Las redes pueden utilizar imágenes de satélites artificiales como el LSAT y aprovechar estos datos para clasificar las tierras fértiles. Esto también ayuda a predecir los niveles de fertilidad de la tierra y a desarrollar una estrategia eficaz para maximizar el rendimiento.
• Marketing: Las aplicaciones de las redes sociales pueden sugerir una persona en una foto publicada en el perfil de alguien. Esto le ayuda a etiquetar a las personas en sus álbumes de fotos.
• Comercio minorista: Las plataformas de comercio electrónico pueden utilizar la búsqueda visual para ayudar a las marcas a recomendar artículos relevantes que los clientes objetivo quieran comprar.
• Automoción: La CNN encuentra aplicación en los automóviles para mejorar la seguridad de pasajeros y conductores. Lo hace con la ayuda de funciones como la detección de líneas de carril, la detección de objetos, la clasificación de imágenes, etc. Esto también ayuda a que el mundo de los coches autoconducidos evolucione más.

Recursos para aprender CNN

Coursera:

Coursera tiene este curso sobre CNN que puede considerar tomar. Este curso le enseñará cómo ha evolucionado la visión por ordenador a lo largo de los años y algunas aplicaciones de las CNN en el mundo moderno.

Amazon:

Puede leer estos libros y conferencias para aprender más sobre las CNN:

• Redes neuronales y aprendizaje profundo: Cubre modelos, algoritmos y la teoría del aprendizaje profundo y las redes neuronales.

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• Guía de redes neuronales convolucionales para visión por ordenador: Este libro le enseñará las aplicaciones de las CNN y sus conceptos.

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• Redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes: Este libro le enseñará sobre las CNN y las RNN y cómo construir estas redes.

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Conclusión

Las redes neuronales convolucionales son uno de los campos emergentes de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Tiene diversas aplicaciones en el mundo actual en casi todos los sectores. Teniendo en cuenta su creciente uso, se espera que se expanda más y sea más útil para abordar problemas del mundo real.