Aprendizaje profundo con Keras - Introducción

Deep Learning se ha convertido en una palabra de moda en los últimos días en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Durante muchos años, utilizamos el aprendizaje automático (ML) para impartir inteligencia a las máquinas. En los últimos días, el aprendizaje profundo se ha vuelto más popular debido a su supremacía en las predicciones en comparación con las técnicas tradicionales de ML.

El aprendizaje profundo esencialmente significa entrenar una red neuronal artificial (ANN) con una gran cantidad de datos. En el aprendizaje profundo, la red aprende por sí misma y, por lo tanto, requiere datos enormes para aprender. Si bien el aprendizaje automático tradicional es esencialmente un conjunto de algoritmos que analizan datos y aprenden de ellos. Luego utilizaron este aprendizaje para tomar decisiones inteligentes.

Ahora, llegando a Keras, es una API de redes neuronales de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, una plataforma de aprendizaje automático de código abierto de extremo a extremo. Con Keras, puede definir fácilmente arquitecturas ANN complejas para experimentar con sus macrodatos. Keras también es compatible con GPU, que se vuelve esencial para procesar una gran cantidad de datos y desarrollar modelos de aprendizaje automático.

En este tutorial, aprenderá el uso de Keras en la construcción de redes neuronales profundas. Veremos los ejemplos prácticos para la enseñanza. El problema en cuestión es reconocer dígitos escritos a mano utilizando una red neuronal entrenada con aprendizaje profundo.

Solo para entusiasmarlo más con el aprendizaje profundo, a continuación se muestra una captura de pantalla de las tendencias de Google sobre el aprendizaje profundo aquí:

Como puede ver en el diagrama, el interés en el aprendizaje profundo está creciendo constantemente durante los últimos años. Hay muchas áreas, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la bioinformática, el diseño de fármacos, etc., donde el aprendizaje profundo se ha aplicado con éxito. Este tutorial lo ayudará a comenzar rápidamente con el aprendizaje profundo.

¡Así que sigue leyendo!