El uso de redes neuronales se ha convertido en un elemento esencial para las empresas. El desarrollo de nuevas tecnologías supone un impulso para optimizar diferentes tareas y mejorarlas. Te contamos cómo funcionan las redes neuronales convolucionales y para qué se pueden utilizar.
Hoy en día, es imprescindible contar con profesionales especializados, por ello es fundamental contar con formaciones como el Master en Data Analysis & Inteligencia Artificial, la forma ideal de contar con las habilidades y el conocimiento necesario para destacar en un entorno empresarial cada vez más impulsado por los datos.
¿Qué hace una red neuronal convolucional?
Una red neuronal convolucional, conocida por las siglas CNN, es un tipo de red neuronal profunda que está diseñada para procesar y analizar datos estructurados, como las imágenes.
Para funcionar, las CNN utilizan capas de convolución que aplican filtros a las entradas para extraer características relevantes, como bordes, texturas y formas. Estas características se combinan a través de capas.
Este tipo de redes neuronales artificiales son especialmente efectiva en tareas de visión por computadora, como reconocimiento de imágenes y detección de objetos, puesto que tienen una gran capacidad para captar relaciones espaciales complejas en los datos visuales.
¿Cómo funciona una capa convolucional?
El componente esencial en las redes neuronales convolucionales son sus capas y son imprescindibles como estamos trabajando en el procesamiento de datos visuales. Vamos a intentar sumergirnos en su funcionamiento, características y clasificación.
Capas de las redes neuronales convolucionales
Las capas convolucionales están compuestas por un conjunto de filtros que también reciben el nombre de kernels. En las imágenes, estos filtros generan mapas de características en forma de pequeñas matrices que realizan una selección de cada posición para poder crear un mapa de características que resaltará aspectos específicos de las imágenes, como bordes o texturas.
Características
Los filtros en las capas convolucionales están diseñados para detectar características locales, capturando patrones visuales fundamentales. A medida que los datos pasan por varias capas convolucionales, las características se vuelven más abstractas y complejas, permitiendo a la red identificar formas, objetos y otros elementos visuales de alto nivel.
Clasificación
Una vez extraídas y procesadas las características, estas se alimentan a una o más capas completamente conectadas, también conocidas como capas densas. Aquí, la red neuronal utiliza las características extraídas para realizar una clasificación final, asignando probabilidades a distintas clases o etiquetas. Estas capas permitirán que la red pueda predecir gracias a las características que ya han ido aprendiendo.
Tipos de redes neuronales convolucionales
La evolución de las redes neuronales ha generado que se creen diferentes tipologías entre las que podemos destacar:
- LeNet: Se caracteriza por ser uno de los primeros diseños de CNN, con el objetivo de reconocer dígitos escritos a mano.
- VGGNet: Esta CNN es conocida por su simplicidad y profundidad.
- GoogLeNet (Inception): Permite la detección de características en múltiples, es más eficiente en términos de parámetros que redes anteriores.
- DenseNet: Permite crear redes más compactas y eficientes en cuanto a parámetros.
¿Por qué son importantes las redes CNN?
Las CNN tienen una gran capacidad de procesamiento y análisis de datos visuales, esto permite automatizar tareas de reconocimiento de patrones complejos, reduciendo los tiempos y optimizando el trabajo a realizar.
Las redes convolucionales se han convertido en una herramienta en aplicaciones de visión por computadora, como la conducción autónoma, la seguridad y el diagnóstico médico. Además, su estructura y capacidad para aprender características relevantes directamente de los datos las hacen adaptables y escalables para diversas tareas, mejorando continuamente con más datos y entrenamiento.
Aplicaciones y usos de las redes convolucionales
Las redes neuronales convolucionales pueden aplicarse a diferentes usos y esa es la principal razón por la que son tan valoradas en diversos campos.
Reconocimiento de imágenes
Las CNN permiten clasificar imágenes en categorías, de esta forma se pueden etiquetar fotos o en aplicaciones de búsqueda visual de una manera más sencilla.
Detección de objetos
Otra de las aplicaciones de estas redes es la de identificar y localizar objetos específicos dentro de una imagen. Esto se utiliza en tecnologías de vehículos autónomos, vigilancia y sistemas de seguridad.
Reconocimiento facial
Son muy usadas en aplicaciones de autenticación biométrica, seguridad y redes sociales con el objetivo de identificar y verificar personas a través de sus rostros.
Diagnóstico médico
Gracias a las CNN, es posible la interpretación de imágenes médicas, como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías, detectando antes enfermedades y anomalías.
Visión por computadora en robótica
Si se aplica en robots, es posible usarla para navegación y manipulación de objetos, permitiendo a los robots interpretar y responder a su entorno visual.
Análisis de imágenes satelitales
Otro de sus usos es el de monitorear cambios ambientales, agricultura de precisión y análisis de desastres naturales.
