Inteligencia Artificial

¿Qué son las redes neuronales convolucionales, para qué sirven y cómo usarlas?

Por Antonio Richaud, Publicado el 27 de Marzo de 2024

Introducción

Si alguna vez te has preguntado cómo es posible que una computadora pueda reconocer caras en fotos, identificar objetos en videos o incluso diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas, entonces ya has tocado la superficie de lo que pueden hacer las redes neuronales convolucionales, o CNNs por sus siglas en inglés. Las CNNs son una de las herramientas más poderosas en el mundo del aprendizaje profundo (deep learning) y han revolucionado la forma en que las máquinas "ven" e interpretan el mundo visual.

Pero, ¿qué son exactamente las redes neuronales convolucionales? ¿Cómo funcionan y por qué son tan efectivas en tareas de visión por computadora? Y, lo más importante, ¿cómo puedes empezar a usarlas en tus propios proyectos? En este artículo, vamos a desglosar todo esto de manera sencilla y práctica, para que puedas entender qué son las CNNs, para qué sirven y cómo utilizarlas en el fascinante mundo del aprendizaje automático.


1. ¿Qué son las redes neuronales convolucionales (CNNs)?

Para entender qué son las redes neuronales convolucionales, primero necesitamos entender qué es una red neuronal en general. Básicamente, una red neuronal es un modelo matemático inspirado en cómo funciona el cerebro humano. Está compuesta por "neuronas" que están conectadas entre sí y que trabajan juntas para procesar información. Estas redes son la base de muchos sistemas de inteligencia artificial (IA).

Ahora, una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo especial de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como una imagen. Mientras que una red neuronal clásica puede tratar cada entrada de manera independiente, las CNNs son únicas porque pueden aprovechar la estructura espacial de los datos (por ejemplo, la relación entre los píxeles de una imagen).

Diferencias entre una red neuronal clásica y una CNN

La principal diferencia entre una red neuronal clásica y una CNN está en cómo procesan la información. En una red neuronal clásica, cada neurona de una capa está conectada a todas las neuronas de la siguiente capa. Esto funciona bien para datos estructurados, pero no es ideal para imágenes, donde la posición relativa de los píxeles importa mucho.

Aquí es donde las CNNs brillan. En lugar de conectar cada neurona a todas las neuronas de la siguiente capa, las CNNs utilizan una operación llamada convolución. Esta operación les permite enfocarse en áreas pequeñas de la imagen, llamadas "filtros" o "kernels", que se mueven por toda la imagen buscando características específicas como bordes, texturas o patrones.

Conceptos clave: Convolución, filtros, y capas de pooling

Para entender mejor cómo funcionan las CNNs, vamos a profundizar en algunos de los conceptos clave que las hacen tan efectivas:

  • Convolución: La convolución es el proceso mediante el cual un filtro (o kernel) se desliza sobre la imagen, multiplicando y sumando los valores de los píxeles bajo el filtro para crear una nueva representación de la imagen. Esta operación permite a la red detectar patrones básicos como bordes y texturas en las primeras capas.
  • Filtros (Kernels): Los filtros son pequeños bloques que pasan por la imagen durante la convolución. Cada filtro se entrena para detectar diferentes características, y a medida que la red aprende, ajusta estos filtros para identificar características más complejas en las capas posteriores.
  • Capas de pooling: Una vez que una imagen ha pasado por varias capas de convolución, se aplica una capa de pooling. El pooling reduce la dimensionalidad de la imagen (es decir, la hace más pequeña) al resumir los valores de los píxeles en una región. Esto ayuda a la red a enfocarse en las características más importantes y a reducir el costo computacional.

En resumen, las CNNs son redes neuronales especialmente diseñadas para trabajar con imágenes y otros tipos de datos que tienen una estructura espacial, utilizando operaciones de convolución y pooling para identificar características relevantes y clasificar las imágenes de manera efectiva.


2. ¿Para qué sirven las redes neuronales convolucionales?

Las redes neuronales convolucionales (CNNs) han revolucionado el campo de la visión por computadora y se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones. Su capacidad para procesar y comprender imágenes las convierte en una herramienta poderosa en numerosos sectores. A continuación, te presento algunos de los usos más comunes y sorprendentes de las CNNs.

Reconocimiento y clasificación de imágenes

Uno de los usos más conocidos de las CNNs es el reconocimiento y la clasificación de imágenes. Imagina que tienes una gran cantidad de fotos y quieres clasificarlas según el objeto principal que aparece en cada una (por ejemplo, "gato", "perro", "auto"). Las CNNs pueden aprender a identificar y categorizar imágenes automáticamente. Esto es posible porque la red aprende a detectar patrones y características específicas de cada objeto durante su entrenamiento.

Un ejemplo práctico es el uso de CNNs en sistemas de etiquetado de fotos como los que se encuentran en redes sociales o en aplicaciones de almacenamiento de fotos, donde se sugiere una etiqueta o clasificación para las imágenes cargadas por los usuarios.

Detección de objetos y reconocimiento facial

Las CNNs también se utilizan ampliamente en la detección de objetos y el reconocimiento facial. En la detección de objetos, la red no solo reconoce qué objetos están presentes en una imagen, sino que también determina su ubicación exacta dentro de la imagen. Esto es fundamental en aplicaciones como los autos autónomos, que necesitan detectar y responder rápidamente a otros vehículos, peatones y obstáculos en la carretera.

En cuanto al reconocimiento facial, las CNNs se han vuelto cruciales en sistemas de seguridad, como el desbloqueo de dispositivos móviles mediante reconocimiento facial o el análisis de imágenes de cámaras de seguridad para identificar personas.

Diagnóstico médico mediante imágenes

Otro campo donde las CNNs están haciendo una diferencia significativa es en la medicina, específicamente en el diagnóstico mediante imágenes médicas. Por ejemplo, las CNNs se utilizan para analizar radiografías, tomografías computarizadas (CT) y resonancias magnéticas (MRI) para detectar enfermedades como el cáncer. Estas redes pueden entrenarse para identificar patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos para un ojo humano, lo que mejora la precisión del diagnóstico y permite detectar enfermedades en etapas más tempranas.

Aplicaciones adicionales: Desde arte hasta seguridad

Las CNNs no se limitan a la visión por computadora. También se han utilizado en aplicaciones creativas como la generación de arte digital, donde la red puede aprender y replicar estilos artísticos. Además, en el campo de la seguridad, se utilizan para analizar video en tiempo real, identificando comportamientos sospechosos o alertando sobre situaciones potencialmente peligrosas.

En resumen, las CNNs son una herramienta versátil que está transformando múltiples industrias. Desde mejorar la forma en que interactuamos con la tecnología hasta salvar vidas en el ámbito médico, las aplicaciones de las CNNs siguen expandiéndose a medida que avanza la investigación en este campo.


3. ¿Cómo ocupar las redes neuronales convolucionales?

Ahora que ya sabes qué son las redes neuronales convolucionales (CNNs) y para qué sirven, es hora de aprender cómo usarlas en la práctica. En esta sección, te guiaré paso a paso para que puedas construir una CNN básica y entrenarla para clasificar imágenes. Para este ejemplo, usaremos Keras con TensorFlow como backend, que es uno de los frameworks más populares y fáciles de usar en el campo del aprendizaje profundo.

Construcción básica de una CNN con Keras

Empecemos construyendo una CNN simple que pueda clasificar imágenes en diferentes categorías. Este ejemplo se centrará en la clasificación de imágenes del dataset CIFAR-10, que contiene 60,000 imágenes pequeñas en 10 categorías, como aviones, autos, y gatos. 

                        
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
                
# Cargar y preprocesar los datos
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
                
# Definir el modelo CNN
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])
                
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
                
# Entrenar el modelo
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

Este código define una CNN básica con tres capas convolucionales seguidas de capas de pooling, y finalmente, una capa densa para la clasificación. Aquí está lo que hace cada parte:

  • Conv2D: Aplica filtros (kernels) para detectar características en las imágenes.
  • MaxPooling2D: Reduce la dimensionalidad de las características, manteniendo la información más relevante.
  • Flatten: Convierte las características en un vector plano para pasarlo a la capa densa.
  • Dense: Realiza la clasificación basada en las características extraídas.

Al entrenar este modelo, la CNN aprende a identificar patrones en las imágenes y a clasificarlas en las categorías correspondientes.

Ajuste de hiperparámetros

Para mejorar el rendimiento de tu CNN, puedes ajustar los hiperparámetros, como el número de capas, la cantidad de filtros en cada capa, el tamaño del kernel, la tasa de aprendizaje del optimizador, entre otros. Probar diferentes combinaciones puede ayudarte a encontrar la configuración óptima para tu tarea específica.

Aquí tienes un ejemplo de cómo ajustar la tasa de aprendizaje: 

                        
# Ajuste de la tasa de aprendizaje
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

Transfer learning y fine-tuning

Si estás trabajando con un dataset pequeño o no tienes suficientes recursos para entrenar una CNN desde cero, puedes utilizar una técnica llamada transfer learning. Esta técnica consiste en tomar un modelo preentrenado en un dataset grande (como ImageNet) y reutilizarlo en tu tarea específica. A menudo, solo necesitas ajustar las últimas capas del modelo para adaptarlo a tu problema.

Aquí tienes un ejemplo de cómo utilizar un modelo preentrenado con Keras: 

                        
# Cargar un modelo preentrenado
base_model = tf.keras.applications.VGG16(input_shape=(32, 32, 3),
                                         include_top=False,
                                         weights='imagenet')
                
# Congelar las capas del modelo base
base_model.trainable = False
                
# Añadir capas personalizadas
model = models.Sequential([
    base_model,
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])
                
# Compilar y entrenar el modelo
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
                
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

Con transfer learning, puedes beneficiarte de los conocimientos ya adquiridos por el modelo en tareas similares, lo que te permite lograr buenos resultados con menos datos y menos tiempo de entrenamiento.


Conclusión

Las redes neuronales convolucionales (CNNs) son una de las herramientas más poderosas en el arsenal del aprendizaje profundo, especialmente cuando se trata de procesar y entender imágenes. Su capacidad para extraer características relevantes y clasificar datos visuales las convierte en la columna vertebral de muchas aplicaciones modernas, desde la visión por computadora hasta el diagnóstico médico.

En este artículo, exploramos qué son las CNNs, cómo funcionan, y para qué se utilizan. Además, te mostré cómo construir tu propia CNN utilizando Keras y TensorFlow, y cómo mejorarla mediante el ajuste de hiperparámetros y técnicas avanzadas como el transfer learning. Con estos conocimientos, ahora tienes las herramientas necesarias para comenzar a experimentar con CNNs en tus propios proyectos y explorar las infinitas posibilidades que ofrecen.

Recuerda que el campo de las redes neuronales convolucionales está en constante evolución, así que no dudes en seguir aprendiendo, probando nuevas técnicas, y manteniéndote al día con las últimas investigaciones. ¡El futuro de la inteligencia artificial es brillante, y tú puedes ser parte de él!


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Antonio Richaud

Soy un Data Scientist con experiencia en machine learning, deep learning y análisis financiero. Transformo grandes volúmenes de datos en insights y desarrollo soluciones que integran análisis avanzado con programación.