Introducción al Aprendizaje Profundo

Deep Learning

What is Deep Learning?

• A subset of machine learning that involves the use of artificial neural networks to model and solve complex problems
• Inspired by the structure and function of the human brain

Types of Deep Learning:

1. Supervised Deep Learning:
   • Uses labeled data to train models to make predictions on new, unseen data
   • Examples: image classification, speech recognition
2. Unsupervised Deep Learning:
   • Uses unlabeled data to discover patterns and relationships
   • Examples: clustering, dimensionality reduction
3. Reinforcement Deep Learning:
   • Uses rewards or penalties to train models to make decisions in complex environments
   • Examples: game playing, robotics

Key Concepts:

• Artificial Neural Networks (ANNs):
  • Consist of interconnected nodes (neurons) that process and transmit information
  • Can be organized into layers to form a deep neural network
• Activation Functions:
  • Introduce non-linearity into the model to enable complex representations
  • Examples: sigmoid, ReLU, tanh
• Backpropagation:
  • An optimization algorithm used to update model parameters based on error gradients
  • Enables efficient training of deep neural networks

Deep Learning Architectures:

• Feedforward Networks:
  • Information flows only in one direction, from input to output
  • Examples: image classification, language modeling
• Recurrent Neural Networks (RNNs):
  • Information flows in a loop, enabling the modeling of sequential data
  • Examples: language modeling, speech recognition
• Convolutional Neural Networks (CNNs):
  • Use convolutional and pooling layers to extract features from images
  • Examples: image classification, object detection

Applications of Deep Learning:

• Computer Vision:
  • Image classification, object detection, segmentation, tracking
• Natural Language Processing:
  • Language modeling, text classification, machine translation
• Speech Recognition:
  • Speech-to-text systems, voice assistants
• Robotics:
  • Control and navigation of robots, autonomous vehicles

Aprendizaje Profundo

¿Qué es Aprendizaje Profundo?

• Subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para modelar y resolver problemas complejos
• Inspirado en la estructura y función del cerebro humano

Tipos de Aprendizaje Profundo:

Aprendizaje Profundo Supervisado

• Utiliza datos etiquetados para entrenar modelos para hacer predicciones en nuevos datos no vistos
• Ejemplos: clasificación de imágenes, reconocimiento de voz

Aprendizaje Profundo No Supervisado

• Utiliza datos no etiquetados para descubrir patrones y relaciones
• Ejemplos: clustering, reducción de dimensionalidad

Aprendizaje Profundo por Refuerzo

• Utiliza recompensas o penalizaciones para entrenar modelos para tomar decisiones en entornos complejos
• Ejemplos: juego deroles, robótica

Conceptos Clave:

Redes Neuronales Artificiales (RNA)

• Constan de nodos interconectados (neuronas) que procesan y transmiten información
• Pueden organizarse en capas para formar una red neuronal profunda

Funciones de Activación

• Introducen no linealidad en el modelo para permitir representaciones complejas
• Ejemplos: sigmoide, ReLU, tanh

Retropropagación

• Algoritmo de optimización utilizado para actualizar parámetros del modelo basados en gradientes de error
• Permite el entrenamiento eficiente de redes neuronales profundas

Arquitecturas de Aprendizaje Profundo:

Redes de Feedforward

• La información fluye solo en una dirección, desde la entrada hasta la salida
• Ejemplos: clasificación de imágenes, modelado de lenguaje

Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

• La información fluye en un bucle, permitiendo el modelado de datos secuenciales
• Ejemplos: modelado de lenguaje, reconocimiento de voz

Redes Neuronales Convolutionales (CNN)

• Utilizan capas de convolución y pooling para extraer características de imágenes
• Ejemplos: clasificación de imágenes, detección de objetos

Aplicaciones del Aprendizaje Profundo:

Visión por Computadora

• Clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación, seguimiento

Procesamiento de Lenguaje Natural

• Modelado de lenguaje, clasificación de texto, traducción automática

Reconocimiento de Voz

• Sistemas de voz a texto, asistentes de voz

Robótica

• Control y navegación de robots, vehículos autónomos