Deep Learning

for newbies :D 

Gerson Garrido 

En los ultimos años la inteligencia artificial ha sido de suma importancia no sólo en las ciencias computacionales sino en muchas ramas como en la medicina, finanzas, etc..

La semana pasada se hablo un poco de machine learning y de dijo que se divide principalmente en 2 tipos de algoritmos:

¿Qué es Deep Learning?

En resumen, deep learning es un conjunto de algoritmos de aprendizaje que usan técnicas de Redes neuronales para modelar abstracciones de alto nivel usando multiples capas*

WTF?

Deep learning es comunmente confundido con Machine Learning, sin embargo DL es lo más parecido al pensamiento humano  por ello requiere más poder de procesamiento (GPU's) y más data para ser precisa.

Además Deep Learning forma parte de ML... 

Cual es un ejemplo de DL/ML?

¿Qué necesito para aprender acerca de Deep Learning?

• Matemática!!! A LOT OF THIS! ( Calculo Multivariable, Alg. Lineal, Estadística y probabilidades) 
• Programming Skills!! (Pro level) JK..
• Una supercomputadora 
• Un reactor nuclear para alimentar la supercomputadora
• Plata para pagar una instancia de AWS

Campos de uso

• Computer Vision
• Natural Language Processing (NLP)
• Speech Recognition
• Robotics
• Music and arts ;)

Computer Vision

Reconocimiento de dígitos

Predicción de Videos

Subtitulos en vivo :D

Parece sencillo verdad? :D

NOPE!  

Wow? 

• Procesar imagenes es MUY! dificil
• Para una imagen de 256x256 (pequeña) se tiene un total de:                     imagenes posibles!!

• Ademas existen muchas cosas que dificultan el procesamiento de imagenes como: diferentes puntos de vista, escalas, deformaciones, etc.

Robotics! 

Self Driving Cars

Gaming AI

NLP

Arte y Música

¿Cómo funciona? D:

Perceptrón

Sin embargo este tipo de redes neuronales son un poco ineficientes para procesar imagenes, para ello vamos a usar..

Capa convolucional

Capa convolucional

Una red neuronal esta completamente conectada, es decir que pasamos toda la data de una capa a otra, esto funciona para imagenes pequeñas pero cuando el tamaño crece es imposible seguir trabajando de esta forma. 

Para esto usamos una seccion pequeña de una imagen y asi vamos transformando nuestra imagen grande en partes pequeñas (convoluciones). Cada una de estas secciones pasan por un filtro

Capa de agrupamiento (pooling layer)

Pooling es la agrupación o muestreo de una imagen

Quiero aprender Deep Learning!!!!!!

• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/08/deep-learning-path/
• https://www.tensorflow.org/
• https://keras.io/
• http://pytorch.org/

GRACIAS! :D