Las redes neuronales convolucionales, son una red artificial que funciona de manera muy similar a la corteza visual primaria de un cerebro biológico real. Este tipo de tecnología, es muy efectiva para realizar labores de visión artificial.
Es la última en tendencia para el procesamiento de imágenes, segmentándolas y clasificándolas. Tecnología que se aplica en el deep learning.
Estas redes aprenden de diversas formas y niveles, en la primera capa logra diferenciar formas simples, colores y bordes. Es la segunda capa, los colores y bordes se combinan y pueden tomarse como usa sola imagen y en la tercera capa puede notar la forma y busca descifrar que es exactamente.
¿Cómo aprende una red neuronal convolucional?
Esta empieza a entrenarse con una gran cantidad de objetos y elementos en muchas imágenes que tiene como muestra. Se utilizan más de diez mil imágenes, cada una con bordes, colores y formas distintas, pero que, a pesar de tener características únicas, la red neuronal podrá generalizarlo. De esta manera es como aprende un algoritmo.
La red neuronal convolucional, podrá reconocer información porque ya la ha visto repetidas veces anteriormente, y no solo para encontrará información semejante, sino, que también podrá analizar objetos que no conozca y relacionarlos con las similitudes existentes. Es allí donde empieza el conocimiento es inteligente.
¿Para qué se usan las Redes Neuronales Convolucionales?
En autos: ayuda a crear la visión de los automóviles con función de piloto automático. Es decir, lo autos autónomos.
En la medicina: puede analizar si por ejemplo, el corazón está funcionando bien, o mediante resonancias magnéticas, tumoraciones en cerebro humano.
Clasificaciones: Para series de tiempo o señales de audio. Esto mediante las convoluciones en 1D y para datos volumétricos se emplea las convoluciones 3D.
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