Cómo empezar con el aprendizaje profundo utilizando recursos gratuitos: Una guía práctica

El aprendizaje profundo, como componente central del campo de la inteligencia artificial, está cambiando nuestras vidas y nuestro trabajo a una velocidad sin precedentes. Desde la conducción autónoma hasta el diagnóstico médico y el procesamiento del lenguaje natural, las aplicaciones del aprendizaje profundo están en todas partes. Sin embargo, para los principiantes, el conocimiento teórico y la operación práctica del aprendizaje profundo pueden parecer un poco desalentadores. Afortunadamente, hay una gran cantidad de recursos gratuitos en Internet que pueden ayudarnos a empezar fácilmente. Este artículo, basado en las discusiones en X/Twitter, recopila una guía práctica para principiantes de aprendizaje profundo para ayudarte a dominar gradualmente los conceptos y habilidades centrales del aprendizaje profundo desde cero.

1. Comprender los fundamentos del aprendizaje profundo

Antes de profundizar en la práctica, es fundamental comprender los conceptos básicos del aprendizaje profundo. Como señala @@techhybrindia, la IA no es solo datos y algoritmos, sino que también requiere una gran potencia computacional. Los modelos de aprendizaje profundo necesitan una gran cantidad de recursos de GPU o TPU, así como una gran cantidad de memoria y una capacidad de cálculo de alta velocidad para entrenar. Por lo tanto, comprender estos fundamentos de hardware es fundamental para comprender la escala y la complejidad del aprendizaje profundo.

Conceptos clave:

• Redes Neuronales (Neural Networks): La base del aprendizaje profundo, imitando la forma en que se conectan las neuronas del cerebro humano.
• Profundidad (Depth): Se refiere al número de capas de la red neuronal. Cuantas más capas, más complejas son las características que el modelo puede aprender.
• Retropropagación (Backpropagation): El algoritmo central para entrenar redes neuronales, utilizado para actualizar los pesos en la red.
• Funciones de Activación (Activation Functions): Introducen no linealidad, lo que permite a las redes neuronales aprender patrones complejos. Por ejemplo, ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.
• Funciones de Pérdida (Loss Functions): Miden la diferencia entre los resultados de predicción del modelo y los resultados reales, y se utilizan para optimizar los parámetros del modelo. Por ejemplo, error cuadrático medio (MSE), pérdida de entropía cruzada (Cross-Entropy Loss), etc.
• Optimizadores (Optimizers): Se utilizan para actualizar los parámetros del modelo y reducir el valor de la función de pérdida. Por ejemplo, descenso de gradiente (Gradient Descent), Adam, SGD, etc.

Recursos de aprendizaje gratuitos:

• Libros:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 compartieron libros gratuitos de AI & ML proporcionados por el MIT, entre los cuales "Understanding Deep Learning" es una muy buena lectura introductoria.
    • Understanding Deep Learning: Este libro presenta de manera sencilla y profunda varios aspectos del aprendizaje profundo, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.
    • Foundations of Machine Learning: Este libro cubre la teoría básica del aprendizaje automático, que es muy útil para comprender los principios del aprendizaje profundo.
  • @@KirkDBorne recomendó "Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI" y "Deep Learning Foundations and Concepts", estos dos libros pueden ayudarte a comprender el aprendizaje profundo desde una perspectiva matemática.

• Cursos en línea:

  • @@shamimai1 recomendó los cursos gratuitos proporcionados por Google, como "Understanding machine learning" e "Introduction to Large Language Models", estos cursos pueden ayudarte a comprender rápidamente los conceptos básicos del aprendizaje profundo y LLM.
  • @@mehmetsongur_ compartió los videos del curso de Deep Learning del MIT, que se pueden ver en Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Configuración del entorno de aprendizaje profundo

Para llevar a cabo la práctica del aprendizaje profundo, primero necesitas configurar un entorno de desarrollo adecuado. Los frameworks de aprendizaje profundo comúnmente utilizados incluyen TensorFlow y PyTorch.

Pasos:

1. Instalar Python: El aprendizaje profundo utiliza principalmente el lenguaje Python para el desarrollo. Se recomienda instalar Python 3.6 o superior.
2. Instalar TensorFlow o PyTorch:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Si tu máquina tiene una GPU NVIDIA, y ya has instalado CUDA y cuDNN, puedes instalar la versión de TensorFlow para GPU
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Selecciona el comando de instalación apropiado según tu sistema operativo y versión de CUDA, por ejemplo:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Se recomienda visitar el sitio web oficial de PyTorch (https://pytorch.org/) para obtener los comandos de instalación más recientes
     

3. Instalar otras bibliotecas necesarias: Por ejemplo, NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Usar Jupyter Notebook o Google Colab: Jupyter Notebook proporciona un entorno de programación interactivo, que es muy adecuado para la experimentación y el aprendizaje del aprendizaje profundo. Google Colab proporciona recursos de GPU gratuitos, lo que te permite realizar el entrenamiento de aprendizaje profundo en la nube.

3. Práctica: Construye tu primer modelo de aprendizaje profundo

El aprendizaje teórico es importante, pero la práctica es aún más importante. El siguiente es un ejemplo simple, que utiliza Keras (la API de alto nivel de TensorFlow) para construir un modelo de aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes:

Pasos:1. Importar las bibliotecas necesarias:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. Cargar el conjunto de datos: Usar el conjunto de datos MNIST incorporado de Keras (imágenes de dígitos manuscritos). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Preprocesar los datos: Normalizar los datos de la imagen entre 0 y 1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Construir el modelo: Usar la API Sequential de Keras para construir un modelo CNN simple. python model = keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(28, 28, 1)), layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(10, activation="softmax"), ] ) model.summary() # Imprimir la estructura del modelo 5. Compilar el modelo: Configurar el optimizador, la función de pérdida y las métricas de evaluación. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Entrenar el modelo: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Evaluar el modelo: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Mostrar resultados ```python # Visualizar algunos resultados de predicción del conjunto de prueba predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

3. Implementación práctica: Construyendo tu primer modelo

Ahora que tienes una comprensión teórica del aprendizaje profundo, es hora de ensuciarte las manos y construir tu primer modelo. Usaremos Python y la biblioteca Keras para este propósito.

Ejemplo: Clasificación de imágenes con Keras

Este ejemplo demuestra cómo construir un modelo simple de red neuronal para clasificar imágenes del conjunto de datos MNIST.

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# Cargar el conjunto de datos MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Preprocesar los datos
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# Convertir las etiquetas a codificación one-hot
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# Construir el modelo
model = keras.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=32)

# Evaluar el modelo
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(f'Loss: {loss:.4f}')
print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')

# Hacer predicciones
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

# Mostrar algunas predicciones
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(15, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(1, 10, i+1)
    plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
    plt.title(fEl aprendizaje profundo es un campo lleno de oportunidades y desafíos. Al aprovechar los recursos gratuitos, configurar un entorno de desarrollo adecuado y practicar constantemente, también puedes dominar los conceptos y habilidades centrales del aprendizaje profundo y aplicarlos a problemas del mundo real. ¡Espero que este artículo te ayude a comenzar con el aprendizaje profundo y a avanzar cada vez más en el camino de la inteligencia artificial!