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¿Cómo optimizar los parámetros de una red neuronal mediante Tensorboard?

El término red neuronal tiene un enorme protagonismo en las ciencias de la computación especializadas en el aprendizaje automático. La actualidad científica nos muestra a la inteligencia artificial aplicada a la resolución de problemas de difícil modelización. A diario encontramos ejemplos de aplicaciones que hace pocos años eran impensables.

Por eso en la formación para esta área de conocimiento, la introducción de parámetros de una red neuronal es esencial para que comprendas cómo las máquinas aprenden. También, para extender las utilidades de esta tecnología a los desafíos inéditos que la sociedad se plantee.

Qué es una red neuronal

El modelo de red neuronal permite abstraer problemas muy diversos en un único marco teórico. Pero la idea subyacente deriva del desarrollo de otras ciencias. En la adjetivación como neuronal, ya va implícita una relación con la fisiología del sistema nervioso de los animales superiores.

Una red neuronal artificial funciona como una malla de nodos conectados entre sí. Estas conexiones definidas como de entrada o salida modifican parámetros definidos previamente. Ahí es donde puedes diseñar la mecánica básica para interpretar un aspecto de la realidad y entrenar a una máquina para  interactuar inteligentemente con él.

La inteligencia artificial junto con otras tecnologías, tales como el desarrollo de energías limpias, producen sinergias con un impacto imposible de anticipar. Esto lleva a inversiones en cantidades crecientes para la investigación y el desarrollo muy interesantes a la hora de elegir una carrera profesional.

El papel de los parámetros en las redes neuronales

Los parámetros de una red neuronal aparecen en todas las fases de un desarrollo de machine learning. Los manejas al definir un modelo teórico que aborde la mecanización de una acción que hasta hace poco exigía el concurso de la intervención humana.

Si ese modelo plantea problemas o errores, volverán a ser decisivos para confirmar las correcciones que emprendas. Y tampoco deberás olvidar las inevitables tareas de optimización que tu modelo requerirá cuando pase del planteamiento teórico a su explotación productiva.

Cómo optimizar los parámetros con TensorBoard

TensorFlow es un marco de referencia y una biblioteca de software de código libre orientada hacia el aprendizaje automático. Desde su lanzamiento por Google Brain Team en 2015, se ha empleado intensivamente como entrenador de redes neuronales mediante un rango de tareas.

Gracias a este software es posible traducir a código informático escenarios del mundo real con los que habitualmente trabajamos. El descubrimiento de una decisión inteligente se produce, al encontrar una correspondencia con las acciones correctas que una persona cualificada llevaría a cabo.

Estas utilidades y herramientas las podrás encontrar citadas en la mayoría de los textos académicos sobre big dataformación online.

Qué es TensorBoard

En el marco de desarrollo informático proporcionado por TensorFlow, aparece TensorBoard como un conjunto de aplicaciones orientadas a la visualización de los resultados producidos por el aprendizaje automático.

Entre sus características, cabe destacar las siguientes capacidades:

  1. Representación gráfica del modelo aplicado y mostrar las capas con las operaciones que le son propias.
  2. Definición de las métricas empleadas para expresar los desvíos y la exactitud sobre resultados esperados.
  3. Expresión gráfica de pesos, tensores y sesgos. También, de los cambios que experimentan y las correspondencias entre ellos a lo largo del aprendizaje mecanizado.
  4. Describir la configuración de los programas de TensorFlow empleados y cualquier información adicional útil para los experimentos de diseño y entrenamiento.

Proceso de optimización de parámetros con TensorBoard

Por encima de las características del software, el machine learning está unido a sistemas informáticos con una gran capacidad de cálculo. Esta necesidad depende de los problemas abordados por la tecnología, pero también por el gran número de experimentos requeridos para encontrar parámetros útiles.

HParams permite visualizar en un cuadro de mando los parámetros empleados y su eficacia para acotar numéricamente un problema de aprendizaje automático. Las métricas de precisión y la función de pérdida sirven para calificar la idoneidad de los parámetros elegidos.

El objetivo siguiente es asignar valores a estos parámetros para descubrir un modelo lo más simple y rápido posible. Con él podrás hacer en la fase de entrenamiento una optimización más ajustada a lo que sería un entorno real de actuación humana.

HParams ofrece la información visual de los resultados en tres tipos de vistas:

  1. Vista de tabla. Representa las operaciones realizadas, los parámetros y las métricas asignadas en el experimento.
  2. Vista de coordenadas. Aparece una expresión gráfica de la función que relaciona a cada parámetro con sus métricas.
  3. Vista de gráficos de dispersión. Son las pruebas de la correlación entre los resultados esperados y los ofrecidos por el modelo con la iteración de datos.

Diseño, compilación y ajuste del TensorBoard

Las operaciones que se realizan sirven para dividir la configuración de datos en categorías básicas para el modelo: train, test y validación. Con una biblioteca de software capaz de ser ejecutada sobre TensorFlow, tal como Keras, podemos llevar el diseño anterior al aprendizaje profundo.

El objeto de este aprendizaje es la depuración del modelo concebido anteriormente y definir en él estructuras de control. Con la red creada tendremos acceso a los logs de su puesta en marcha. Por último, con la asignación de distintos valores, a los parámetros iniciales, es posible descubrir nuevos patrones que para la máquina describan acertadamente soluciones óptimas a un problema planteado.

La tecnología de aprendizaje automático no para de crecer cada día. Ahí las redes neuronales permiten una distinción de tipologías adaptadas a distintos problemas. Por ejemplo, tenemos las redes neuronales convoluciones, las recurrentes y las de base radial.

Las herramientas de software y hardware para entrar en cada una de estas redes son muy variadas. Para adentrarte en el aprendizaje de estas disciplinas conviene una aproximación paulatina con ejemplos de soluciones a problemas del mundo real. También hay que notar que abordamos un campo de conocimiento extraordinariamente abierto a la interdisciplinaridad.

En definitiva, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son áreas de conocimiento con una espectacular proyección profesional. Ninguna actividad humana queda fuera de las oportunidades de aplicar los desarrollos de una red neuronal artificial. Si quieres conocer más no dudes en solicitar información adicional sobre el máster.

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