¿Qué es CNN y RNN?

Hay dos tipos principales de sistemas de aprendizaje profundo con arquitecturas diferentes: redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN).

¿Qué son las redes neuronales recurrentes? Una red neuronal recurrente (RNN) es un tipo de red neuronal artificial que utiliza datos secuenciales o datos de series de tiempo.

Las redes neuronales recurrentes utilizan el algoritmo de retropropagación a través del tiempo (BPTT) para determinar los gradientes, que es ligeramente diferente de la retropropagación tradicional, ya que es específico para secuenciar los datos.

Se trata de un tipo de proceso de machine learning llamado aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas interconectados en una estructura de capas que se parece al cerebro humano. Crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente.

La CNN es un tipo de Red Neuronal Artificial con aprendizaje supervisado que procesa sus capas imitando al cortex visual del ojo humano para identificar distintas características en las entradas que en definitiva hacen que pueda identificar objetos y “ver”.

Python es el lenguaje de programación más utilizado para el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial. Cuenta con una gran cantidad de bibliotecas y herramientas para el aprendizaje automático, como TensorFlow, PyBrain o PyTorch, entre otros.

Estructura de las redes neuronales recurrentes

La estructura básica de una RNN consiste en una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida. Las RNNs tienen una estructura de bucle, lo que significa que la salida de una capa se utiliza como entrada para la siguiente capa en la secuencia.

Tipos de redes neuronales

Long-Short Term Memory(LSTM) son una extensión de las redes neuronales recurrentes, que básicamente amplían su memoria para aprender de experiencias importantes que han pasado hace mucho tiempo. Las LSTM permiten a las RNN recordar sus entradas durante un largo período de tiempo.

¿Cómo funcionan las redes neuronales? El cerebro humano es lo que inspira la arquitectura de las redes neuronales. Las células del cerebro humano, llamadas neuronas, forman una red compleja y con un alto nivel de interconexión y se envían señales eléctricas entre sí para ayudar a los humanos a procesar la información.

Las redes neuronales pueden ayudar a las computadoras a tomar decisiones inteligentes con asistencia humana limitada. Esto se debe a que pueden aprender y modelar las relaciones entre los datos de entrada y salida que no son lineales y que son complejos.

¿Para qué se utilizan las redes neuronales?

Ejemplos de deep learning o aprendizaje profundo

Los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Cortana son ejemplos de deep learning, ya que pueden reconocer tu habla, comprender un comando y realizar una acción específica.

El deep learning, o aprendizaje profundo, parte del machine learning para, a partir de una gran cantidad de datos y tras numerosas capas de procesamiento con algoritmos, conseguir que un ordenador termine aprendiendo por cuenta propia y realizando tareas similares a las de los seres humanos, como la identificación de ...

APLICACIONES DEL DEEP LEARNING

CNN en Español (estilizado como CNÑ) es un canal de televisión por suscripción de noticias de origen estadounidense, propiedad de Warner Bros. Discovery y dirigido a Latinoamérica, el Caribe y al público hispano en Estados Unidos.

En este sentido los parámetros fundamentales de la red son: el número de capas, el número de neuronas por capa, el grado de conectividad y el tipo de conexiones entre neuronas.

A medida que los datos de la imagen avanzan a través de las capas de CNN, se comienzan a reconocer elementos o formas más grandes del objeto, hasta que finalmente se identifica el objeto previsto.

En conclusión, desarrollar IA y aprendizaje automático no es tan caro como solía ser. Ahora existen empresas de pago dedicadas al desarrollo de sistemas de IA y ML para empresas. Según una estimación, el precio debería estar entre $ 100,000 y $ 300,000.

Rango salarial de un/a Desarrollador/a Inteligencia Artificial. El rango salarial de un/a Desarrollador/a Inteligencia Artificial está entre 35.000€ y 55.000€ brutos al año.

En los últimos años las Redes Neuronales Artificiales (RNA) han sido exitosamente aplicadas como herramienta en la predicción de series de tiempo en un amplio rango de problemas en áreas de comercio, industria y ciencia 1.

Una red neuronal recurrente (RNN, por sus siglas en inglés) es un tipo de red neuronal que se utiliza en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para procesar datos secuenciales.

Una red neuronal es una técnica dentro de la inteligencia artificial que busca modelar los mecanismos de análisis del cerebro humano. La inteligencia artificial, en cambio, engloba un conjunto de técnicas, como las redes neuronales, para aprender y generar comportamientos inteligentes en procesos informáticos.

Redes que usan tanto los particulares como las empresas y que necesita de profesionales cualificados para su instalación y mantenimiento.

Como en el cerebro humano, una de las características más importantes de las redes neuronales es su poder de “aprendizaje”. Dependiendo del tipo de aprendizaje, estos algoritmos se clasifican en tres grandes grupos: supervisado, no-supervisado y reforzado.