EL ARTE DEL DEEP LEARNING

Me imagino a las redes neuronales como una herramienta multiusos; una llave que puedes moldear para ajustar cualquier maquinaria formada por datos.


Si el mecanismo contiene números que buscas modelar, defines dos capas. La capa oculta con una cantidad de neuronas igual al doble del número de entradas y entrenas el modelo esperando que el teorema de aproximación universal surta efecto. Si la máquina tiene imágenes, la experiencia me dice que necesitaremos varias capas ocultas más para lograr el reconocimiento de los objetos dentro de cada imagen.


Si necesito predecir una variable, pongo solo una neurona en la última capa, pero si el problema requiere clasificar un elemento en una de cinco categorías, entonces le agrego 4 neuronas más. Con mi herramienta, lo mismo puedo modelar una serie de tiempo que clasificar una imagen o reconocer un texto, siempre y cuando logre traducir la información a números.


Pienso en una definición del Deep Learning como el arte de imaginar un diseño, entrenarlo, probarlo y ajustarlo. Y es precisamente la tarea de imaginar y diseñar la que más me atrae, ya que pocas cosas me permiten crear algo a mi voluntad y echarlo a andar con la ventaja de poder refinar los detalles hasta alcanzar el objetivo.


Imagen de: www.nvidia.com


27 vistas0 comentarios

Entradas Recientes

Ver todo

Giro