Queridos eruditos escolares, esto es Two Minutes Papers con Károly Zsolnaí-Fehér
Las redes neuronales pueden ser usadas para aprender una variedad de cosas
Por ejemplo, clasificar imágenes lo que significa que nos gustaría descubrir
cuál es la raza del perro que observamos en la imagen
Este trabajo usa la combinación de 2 técnicas:
Una variante de red neuronal que está más adaptada a los mecanismos de visualización humana
es por lo tanto muy adecuada para el procesamiento y clasificación de imágenes
A esta variante la llamaremos: Red Neuronal Convolucional
Aquí esta una interesante página en donde puedes interactivamente entrenar tu propia Red Neuronal
y ver como mejora en el reconocimiento de diferentes cosas
Es un conjunto de datos en donde el algoritmo intenta adivinar a que clase pertenecen estas imágenes borrosas
Si es lo suficientemente entrenada, la precisión del algoritmo de clasificación ronda el 80%
La precisión actual en la investigación está alrededor de 90% lo que es solo 4% menos que los humanos
que han desempeñado la misma clasificación
¡Esto ya es una locura! Podríamos terminar aquí pero vamos a ponerle esteroides
Como recordarás de anteriores episodios, las oraciones no son "una cosa"
Pero son una secuencia, secuencia de palabras.
Por lo tanto pueden ser creadas por Redes Neuronales Recurrentes
Espero que veas a donde estamos yendo. Tenemos imágenes como entrada y oraciones como salida
Esto significa que tenemos un algoritmo capaz de mirar cualquier imagen y resumir lo que puede ser visto en la imagen
Ponte el cinturón de seguridad porque verás algunos resultados "tenebrosos"
No solo reconoce que es un trabajador de construcción
El algoritmo sabe que tiene un chaleco de seguridad y que está trabajando en la carretera
También reconoce que un hombre se encuentra en el acto de arrojar una pelota
Un perro negro y blanco salta sobre la barra. No es trivial para el algoritmo saber lo que 'sobre' y 'debajo' significa
Porque está mirando una imagen 2D la cual es una representación del mundo en 3D que nos rodea
Y hay (por supuesto) varios casos fallidos hilarantes
Bien, ¿un bate de baseball?
Bastante cerca
Hay una web con una demo muy entretenida con este algoritmo y todo tipo de 'golosinas'
he dejado sus respectivos enlaces en la descripción. Héchales un vistazo
En conclusión, lo que pensábamos era ciencia ficción hace 5 años es ahora una realidad
en las investigaciones de Machine Learning
Y basados en lo rápido que esta avanzando este campo, sabemos que solo estamos arañando la superficie
Gracias por ver, y nos veremos la siguiente ocasión
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Publicaré pronto un vídeo con más detalles.
Mientras tanto, dale click al enlace en la pantalla si estás interesado
Te lo agredezco
