Lo sé, eso de la Red Neuronal Convolucional (en inglés CNN por Convolutional Neural Network) suena muy complejo y difícil pero, ese es el nombre que le pusieron a es un tipo de red neuronal artificial diseñada específicamente para procesar datos con estructura de cuadrícula, como imágenes y videos.
Esa habilidad de identificar formas o patrones a partir de formas, aparentemente simples, como el de una casas dibujada por un niño pequeño no se le da tan fácilmente a las máquinas, por eso, necesitan filtros (también llamados kernels o convoluciones) para encontrar patrones capa por capa y así reconocer o procesar los datos para extraer características cada vez más complejas y realizar una clasificación o predicción.
La ventaja de usar capas convolucionales es que permite a la red aprender características como bordes, formas y texturas en una imagen, de manera automática y sin la necesidad de tener que definir manualmente las características a buscar. Esto mejora en la precisión de la clasificación de imágenes.
Cómo o dónde se usa esto de la Red Neuronal Convolucional?
Aunque una muy complejo, este tipo de Red Neuronal Convolucional tiene bastantes casos de uso en la actualidad a nivel de:
Detección y reconocimiento de objetos en imágenes y videos en sistemas de seguridad para detectar intrusos o vehículos en movimiento.
Reconocimiento facial en aplicaciones como desbloqueo facial de smartphones y sistemas de seguridad.
Análisis de imágenes médicas como tomografías, resonancias magnéticas y radiografías para detectar tumores y otras enfermedades.
Reconocimiento de voz en aplicaciones como asistentes virtuales y sistemas de control por voz. Vale la pena aclarar que en este campo, existen grandes dificultas para capturar información temporal en la secuencias de datos (ósea es muy complejo como para aplicarlo en temas temporales).
Visión por computadora en aplicaciones como la detección de objetos en tiempo real en video y en sistemas de automatización de procesos industriales.
Procesamiento de lenguaje natural para tareas como el análisis de sentimientos en textos y la traducción automática de idiomas.
Todo es perfecto a nivel del uso de una Red Neuronal Convolucional?
Como casi todo en esta vida, no es perfecto, hay errores cuando se enfrentan a datos que son significativamente diferentes al set de datos dede entrenamiento y, ahí precisamente, hay campo para las desventajas en este tipo de Red Neuronal Convolucional. Por ejemplo:
- Requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento para lograr un alto rendimiento.
- Son complejas, difíciles de interpretar y explicar debido a la gran cantidad de parámetros y capas involucrados.
- Muchas veces se necesita hardware especializado, como tarjetas gráficas potentes, para entrenar y ejecutar eficientemente.
