El Deep Learning es una subdisciplina de la inteligencia artificial (IA) que ha ganado mucha atención. Se basa en redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano, y utiliza la convolución para analizar imágenes de manera más efectiva. Las redes neuronales convolucionales (CNN) dividen las imágenes en cuadrados y las analizan paso a paso. Aunque estas redes son buenas para tareas específicas, tienen limitaciones y requieren mejoras para tareas más complejas.
Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de red neuronal utilizada principalmente para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos. Se componen de capas de nodos, incluyendo una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo tiene un peso y un umbral asociados, y se activa si su salida supera el umbral.
Capa Convolucional: Realiza la mayoría de los cálculos y utiliza filtros para detectar características en las imágenes.Capa de Agrupación: Reduce la dimensión de los datos y ayuda a evitar el sobreajuste.Capa Totalmente Conectada: Realiza la clasificación final basándose en las características extraídas.Número de Filtros: Afecta la profundidad de la salida.
Stride: Distancia que el kernel se mueve sobre la matriz de entrada.
Zero-Padding: Ajusta el tamaño de la salida.
LeNet-5: Arquitectura clásica desarrollada por Yann LeCun.
AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, ZFNet: Otras arquitecturas desarrolladas posteriormente.
Marketing: Sugerencias de etiquetado en redes sociales.
Asistencia Médica: Identificación de tumores en radiología.
Ventas Minoristas: Búsqueda visual en comercio electrónico.
Sector Automovilístico: Detección de carriles y seguridad en vehículos.
Las CNN han revolucionado la computer vision al proporcionar un enfoque escalable y eficiente para la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos.