José Norte

Redes neuronales convolucionales

Redes neuronales convolucionales

¿Qué son? Una red neuronal convolucional es una categoría de las redes neuronales artificiales en la que se intenta simular las neuronas en la corteza visual primaria de un cerebro.

No es un secreto que este tipo de redes están llegando con cada vez más fuerza a nuestras vidas y su presencia se empieza a sentir en todos los sectores económicos. Su capacidad de aprendizaje con distintas entradas de datos para resolver problemas de clasificación o regresión las hacen extremadamente útiles en el momento de resolverlos.

¿Qué tal si llevamos una red neuronal al siguiente nivel y le enseñamos a “ver” e interpretar el mundo como los seres humanos lo hacemos? A través de nuestros ojos (mediante estímulos visuales). Aquí es donde entran en juego las redes neuronales convolucionales.

Así es, estamos hablando de una tecnología asombrosa con oportunidades infinitas en el campo de computer vision. Y sí, aquí tenemos otro término muy interesante. Computer vision, o visión artificial, es un subcampo de la inteligencia artificial encargado de simular la corteza visual de nuestro cerebro.

¿Y qué logramos cuando una máquina aprende a “ver”?

Un sin número de posibilidades, todo basándonos en los estímulos visuales del contenido digital en imágenes o videos:

  • Clasificación de imágenes
  • Detección de objetos
  • Transferencia de estilos
  • Reconocimiento facial
  • Redes adversarias generativas (GAN)

Fuente: Platzi

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