Deep Learning — ¿En qué estadio se encuentra? II

Decía en otro escrito de este blog, que el Deep Learning es un camino seguro para llegar a la Inteligencia Artificial. Lo digo, después de investigar el entorno Deep Learning (DL) y observar en dónde se aplica con más “entusiasmo”.

Pues bien, el Aprendizaje profundo se aplica con mucha exactitud en el reconocimiento facial y en el reconocimiento de objetos por medio de imágenes. Muestra de ello (y muy pequeña muestra), es el Iphone X, que nos ofrece este sistema para desbloquear el teléfono. Pues bien, actualmente hay un montó de datos etiquetados en varias plataformas y ambientes que nos permiten acceder (siempre y cuando lo podamos manejar-programar) librmente para reconocer objetos (¿han escuchado de los automóviles con conductores robóticos?).

Tan sólo ImageNet y PASCAL VoC están libremente disponibles, y son útiles para aquellos que sepan cómo programar una red neural.

También, en la actualidad, contamos con equipos  de alto rendimiento que ofrecen un alto desempeño de computación, el necesario para acelerar el entrenamiento de nuestras probables máquinas “inteligentes” y que nos permitirán, en caso de llegar hasta ahí, reducir el tiempo de “aprendizaje” de las máquinas a apenas unas semanas o quizá horas.


Por si lo anterior no les convence todavía, pensemos que en la actualidad, existen modelos de Deep Learning ya “preentrenados”, libremente acequibles para los que quieran profundizar en este tipo de programación. Un ejemplo asombroso de ello es AlexNet modelo que puede utilizado para realizar reconocimientos mediante la técnica de transferencia de aprendizaje (Transfer learning). Esto significa que, si AlexNet fue entrenado con 1.3 millones de imágenes de alta resolución, para reconocer “tan sólo” 1000 objetos diferentes, La transferenci de aprendizaje (con una alta precisión, podría lograrse con un conjunto de datos mucho más pequeño; lo que nos ahorra tiempo, dinero y esfuerzo.

Estos tres pequeños puntos, nos llevan a pensar que la AI está más cerca de lo que pensamos y que tal vez en 20 o 30 años, podamos conseguirla, funcional y trabajando en muchos hogares e industrias del planeta. En nosotros, en las generaciones venideras, está la oportunidad y la esperanza. En el siguiente escrito, visitaré los conceptos de redes neurales profundas (Deep Neural Network) para saber en qué me estoy embarcando. Si gustan, probables lectores, los espero en este espacio de reflexión y aprendizaje. ¡Saludos

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