¿Cómo comenzar con la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) en el último año ha revolucionado el mercado y se ha mostrado como una de las áreas con más futuro para los próximos años, pudiendo utilizarse prácticamente en cualquier aplicación. Las grandes empresas están empezando a utilizar activamente esta tecnología para impulsar sus operaciones y mejorar la calidad de sus productos y servicios.

Muchas empresas están utilizando IA, podemos hablar de Google, que utiliza IA en varias de sus herramientas, como Google Assistant, Facebook, que utiliza IA en su algoritmo de recomendación de contenidos, y Amazon, que utiliza IA en áreas como la recomendación de productos. y optimización de la cadena de suministro. Tesla también es un ejemplo notable, ya que utiliza la IA para desarrollar sistemas de conducción autónoma en sus vehículos eléctricos. IBM es otra empresa que invierte en IA, con su sistema informático Watson capaz de procesar grandes volúmenes de datos en áreas como la atención sanitaria, las finanzas y el servicio al cliente.

¿Por qué es importante que un desarrollador aprenda sobre IA?

La respuesta es simple: la IA se está convirtiendo en una parte integral de muchas soluciones y productos tecnológicos. La demanda de profesionales de la IA está aumentando. Las empresas buscan desarrolladores capaces de crear y utilizar buenos sistemas de IA. Learning AI le permite utilizar técnicas y algoritmos de aprendizaje automático y visión por computadora. Esto abre caminos hacia trabajos interesantes en campos como la atención médica, las finanzas, el transporte, la manufactura y más.

Un desarrollador que esté al día con las últimas tendencias y tecnologías en IA tiene una ventaja competitiva en el mercado laboral. Por lo tanto, si los desarrolladores queremos estar al día con la revolución tecnológica, aprender IA es una opción estratégica.

¿Qué es una Red Neuronal Artificial?

Las Redes Neuronales Artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están compuestas por unidades básicas llamadas neuronas artificiales. Al igual que las neuronas biológicas, reciben cierta información (input) y dan una respuesta (output).

Las neuronas de una red neuronal están conectadas entre sí. Toman señales de entrada, suman estas señales multiplicadas por pesos y aplican una función para obtener una salida. Las conexiones entre neuronas determinan cómo se propaga la información a través de la red.

La estructura de la red neuronal está organizada en capas, con una capa de entrada que recibe los datos iniciales, una o más capas intermedias llamadas capas ocultas y una capa de salida que produce los resultados finales. Cada capa está formada por varias neuronas interconectadas.

Entrenar una red neuronal implica ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para que la red pueda aprender y hacer predicciones basadas en los datos. Esto se hace mediante algoritmos de aprendizaje como Gradient Descent que miden la diferencia entre las predicciones de la red y los valores correctos. En función de esta diferencia, los pesos se actualizan repetidamente para reducir el error y mejorar el rendimiento de la red.

Construyendo una IA con Python en la práctica

Para empezar, crearemos una aplicación de IA que diferenciará entre fotografías de gatos y pájaros.

A la hora de definir la estructura de una red neuronal, es importante elegir los tipos de capas que utilizaremos en la arquitectura de la red. Diferentes tipos de capas realizan funciones específicas en el procesamiento de datos.

Una capa Fully Connected (totalmente conectada) es común en las redes neuronales. En él, todas las neuronas de la capa anterior están conectadas a todas las neuronas de la capa actual. Esta estrecha conexión permite que la red aprenda patrones complejos, pero también aumenta la cantidad de cosas que necesita aprender, lo que puede causar problemas al sobreajustar los datos de entrenamiento.

Las capas convolucionales se utilizan para permitir que la IA "vea". Utilizan filtros que se aprenden durante el entrenamiento para detectar bordes, texturas y formas. Estas capas son excelentes para clasificar imágenes. Algo que usaremos en la práctica.

Las capas recurrentes se utilizan para tratar datos secuenciales, como series de tiempo o texto. Tienen un tipo de memoria interna que ayuda a capturar patrones a largo plazo en secuencias. Esto es muy bueno para tareas que predicen valores futuros en una cadena o generan texto.

Las capas de Pooling se utilizan para simplificar los datos y hacer que la red sea más rápida. Reducen el tamaño de los mapas de características generados por las capas convolucionales. Un método común es la agrupación máxima, que selecciona el valor máximo en una región específica. Esto ayuda a extraer las características más relevantes de los datos y preservar la invariancia ante pequeñas variaciones espaciales. En nuestro ejemplo usaremos la extensión keras para facilitar la creación de estas capas:

Al combinar estos diferentes tipos de capas, es posible crear arquitecturas de redes neuronales complejas y altamente eficientes para resolver una variedad de problemas de aprendizaje automático.

Ahora separe los archivos de entrenamiento, cree una carpeta llamada datos de entrenamiento y dentro de ella cree dos carpetas, una llamada pájaros y otra llamada gatos y dentro de cada carpeta respectiva coloque las fotos del animal. y pega el siguiente código:

En primer lugar, las imágenes de entrenamiento se cargan desde un directorio específico y se procesan, convirtiéndolas al formato apropiado, redimensionándolas y normalizando los valores de píxeles. A continuación, se define la arquitectura CNN, con capas convolucionales, capas de agrupación máxima, una capa aplanada y capas densas. El modelo se compila con una función de pérdida y métricas adecuadas y posteriormente se entrena con las imágenes y etiquetas de entrenamiento proporcionadas.

Después del entrenamiento, el código permite al usuario ingresar una URL de una imagen para probar, descargar la imagen, cambiar su tamaño, realizar la predicción usando el modelo entrenado y mostrar el resultado de la clasificación (ya sea una imagen de pájaro o de gato) basado en la probabilidad de salida de la red:

Ahora que hemos terminado nuestra primera IA, podemos pasar a otros aprendizajes.

Conclusión

En conclusión, hoy en día es muy importante que los desarrolladores aprendan sobre Inteligencia Artificial (IA). La IA se está convirtiendo en una parte esencial de la tecnología, con aplicaciones en diversos sectores y empresas líderes que invierten en esta área. Aprender Inteligencia Artificial nos permitirá explorar nuevas técnicas y algoritmos.

Además, la demanda de profesionales con habilidades en IA crece constantemente, lo que significa que existen grandes oportunidades con salarios altos. Por lo tanto, invertir tiempo y esfuerzo en aprender IA es una opción estratégica para los desarrolladores que desean seguir siendo relevantes, aprovechar las oportunidades del mercado laboral y contribuir al avance tecnológico.