Deep Learning desde cero

Introducción

El deep learning es una subcamada de la inteligencia artificial que se basa en redes neuronales para resolver problemas complejos. Es crucial aprender deep learning desde los fundamentos porque proporciona un entendimiento profundo de cómo funcionan estos modelos y cómo optimizarlos para mejorar su rendimiento. Este artículo te guiará a través del aprendizaje básico de deep learning, incluyendo una introducción a las redes neuronales, la retropropagación y el entrenamiento, todo desde cero.

Explicación principal

Redes Neuronales Básicas

Una red neuronal consta de capas ocultas entre la capa de entrada (donde se reciben los datos) y la capa de salida (donde se generan las predicciones). Cada neurona en una capa oculta aplica una función de activación a la suma ponderada de sus entradas. La función de activación transforma el valor de entrada, normalmente para generar una salida no lineal.

Ejemplo: Una Red Neuronal Simple

Un ejemplo simplificado podría ser:

import numpy as np

# Definir las funciones de activación
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# Capa de entrada y pesos
inputs = np.array([2.5])
weights_hidden = np.array([3.0, -2.0])
bias_hidden = 0

# Calcular la salida oculta
hidden_layer_output = sigmoid(np.dot(inputs, weights_hidden) + bias_hidden)
print("Salida oculta:", hidden_layer_output)

# Capa de salida y pesos
weight_output = np.array([4.5])
bias_output = 1.0

# Calcular la predicción final
prediction = relu(hidden_layer_output * weight_output + bias_output)
print("Predicción final:", prediction)

Retropropagación y Entrenamiento

La retropropagación es un proceso crucial en deep learning que permite ajustar los pesos de las neuronas para minimizar la pérdida (error) del modelo. Este proceso implica calcular las derivadas parciales de la pérdida con respecto a cada peso, y luego actualizarlos en direcciones opuestas a estas derivadas.

Ejemplo: Retropropagación Simplificada

# Supongamos una red neuronal con 1 neurona oculta y 1 neurona de salida
inputs = np.array([2.5])
weights_hidden = np.array([3.0, -2.0])
bias_hidden = 0
weight_output = np.array([4.5])
bias_output = 1.0

# Predicción inicial (como en el ejemplo anterior)
hidden_layer_output = sigmoid(np.dot(inputs, weights_hidden) + bias_hidden)
prediction = relu(hidden_layer_output * weight_output + bias_output)

# Supongamos que la pérdida es la diferencia entre la predicción y la salida deseada
desired_output = 0.6

# Calcular el error de la salida final
output_error = prediction - desired_output

# Calcular el error de la capa oculta
hidden_error = hidden_layer_output * (1 - hidden_layer_output) * weight_output * output_error

# Actualizar los pesos y bias
learning_rate = 0.5

weights_hidden += learning_rate * inputs * hidden_error
bias_hidden += learning_rate * hidden_error
weight_output += learning_rate * hidden_layer_output * output_error
bias_output += learning_rate * output_error

Errores Típicos / Trampas

1. Sobremodelado (Overfitting): Las redes neuronales complejas pueden aprender los detalles del conjunto de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento pobre en datos no vistos.
2. Submodelado (Underfitting): Las redes neuronales simples pueden no ser capaces de capturar la complejidad del problema, lo que lleva a un bajo rendimiento tanto en el conjunto de entrenamiento como en datos no vistos.
3. Inicialización de Pesos Incorrecta: La inicialización subóptima de los pesos puede llevar al "desbalanceo" de las neuronas en la red, lo cual afecta el rendimiento del modelo.

Checklist Accionable

1. Entender las Funciones de Activación: Familiarízate con funciones como ReLU, sigmoid y tanh.
2. Implementar una Red Neuronal Simple: Crea una red neuronal con al menos dos capas (una oculta).
3. Aprender a Retropropagar: Implementa el proceso de retropropagación manualmente para una red simple.
4. Técnicas de Regularización: Aprende sobre dropout y l2 regularización para prevenir el overfitting.
5. Optimización del Entrenamiento: Experimenta con diferentes tasa de aprendizaje y técnicas como momentum o Adam.

Cierre

Siguientes Pasos

1. Explorar Frameworks: Utiliza frameworks como TensorFlow o PyTorch para implementar modelos de deep learning.
2. Práctica Extensiva: Asegúrate de practicar con diversos conjuntos de datos y problemas.
3. Comprender las Arquitecturas Avanzadas: Estudia arquitecturas avanzadas como CNNs, RNNs y transformers.

¡Estos pasos te prepararán para dominar el deep learning desde los fundamentos!