El deep learning es una de las disciplinas fundamentales de la inteligencia artificial, pero ¿conoces qué son los tensores y por qué son tan imprescindibles? Te explicamos la respuesta, entre otras cuestiones, en los siguientes apartados.
¿En qué consisten y cuál es su aplicación?
Si la antedicha disciplina funciona como si de una red neuronal se tratase para procesar la información, los tensores son una serie de objetos de origen matemático cuyo objetivo es almacenar valores numéricos para su posterior análisis. Los más comunes son los siguientes grupos:
1D
Son unidimensionales y son válidos para almacenar listas de datos como un vector.
2D
Imagina que tienes una lista con 20.000 clientes y que atribuyes a cada uno de ellos 7 características. El vector resultando tendrá dos dimensiones: 20 000 y 7.
3D
Es posible que no tengas una única lista, sino varias. De ser 5, el vector presentaría la siguiente estructura: 5, 20 000 y 7.
Y así sucesivamente, cada tensor puede tener cuantas dimensiones sean necesarias por lo que su utilidad es innegable. La aplicación de los tensores es muy eficaz sobre todo para la clasificación de la información que generan redes sociales como Twitter, de miles de fotografías y de listados con todo tipo de detalles de clientes o usuarios entre otras opciones.
Aplicaciones específicas
Antes de comenzar a comentarlas, es esencial que conozcas en qué consiste Tensorflow. Este es el nombre que recibe la plataforma de Google destinada a los proyectos de inteligencia artificial. Consiste en una biblioteca que gracias a su código abierto permite la computación numérica y el análisis del flujo de datos mediante gráficos.
Igualmente, permite crear redes neuronales a medida mediante tensores que pueden ser controladas desde distintos dispositivos. Así, los tensores de deep learning se utilizan para las siguientes aplicaciones.
El sector de la sanidad
Dada la adaptabilidad de los vectores, es posible especificar al máximo los datos que se van a analizar. Esta circunstancia los convierte en un complemento perfecto para mejorar el resultado de pruebas radiológicas como radiografías o resonancias magnéticas, por citar dos ejemplos.
Igualmente, los médicos podrán realizar un estudio más exhaustivo de cada paciente, dedicarle mucho más tiempo a cada caso y ampliar cada imagen de forma más eficaz para la detección de posibles anomalías.
La investigación de grandes obras pictóricas o fotográficas
Dentro de Tensorflow se encuentra DeepDream, un programa automatizado especializado en el tratamiento de imágenes que, en su origen, permitía el visionado y el uso de la inteligencia artificial para clasificar las fotografías correspondientes.
El uso de la pareidolia algorítmica (un proceso que encuentra y mejora los patrones en imágenes) permite usar imágenes sobrepuestas que crean un efecto más que curioso. Sin embargo, la capacidad de esta variante de desmontar una imagen en diversas capas permite un análisis mucho más exacto de una obra de arte, facilitando así las labores de restauración o exploración correspondientes.
En la mejora del procesamiento de imágenes en smartphones
Es el caso de Pixel 2, una aplicación que se encarga de separar a la persona del fondo para aumentar la nitidez. Hasta la fecha, esta posibilidad no era admisible para las personas que no disponían de un teléfono con doble cámara.
El sector de la seguridad
Uniendo parte de las propiedades ya mencionadas, es lógico deducir que pueda crearse un sistema de seguridad mucho más fiable y eficaz. Con la ayuda de la inteligencia artificial, el sistema podrá reconocer rostros y voces automáticamente. Igualmente, tiene la capacidad para analizar las características físicas de una persona grabada en vídeo, lo que facilita crear un retrato robot que acelere el proceso de su localización.
El sector de los videojuegos
El avance imparable de esta tecnología ha convertido cada nuevo lanzamiento en un ejemplo de superación tecnológica. El uso de una cámara en la videoconsola servirá para detectar el comportamiento del jugador y para ir acelerando, o ralentizando, el ritmo del juego creando experiencias mucho más completas.
El análisis de los mensajes de texto
Una empresa puede recibir todo tipo de mensajes en las redes sociales que no han de caer en saco roto. Un tensor tiene la capacidad de clasificarlos según el comentario analizado y de comprobar la métrica correspondiente para prever posibles problemas relacionados con alguna de las medidas empresariales adoptadas, como la asociación con otra empresa o persona que podría terminar dañando la imagen de la compañía.
Una herramienta de traducción
El mejor ejemplo de red neuronal con tensores es el traductor de Google. Cualquier frase que escribas puedes traducirla a 100 idiomas en cuestión de segundos. Progresivamente, se ha ido mejorando el modelo consiguiendo aumentar la eficacia y la inclusión de giros idiomáticos que facilitan la consecución de unos resultados impensables cuando comenzó a funcionar esta aplicación.
La creación de una frontal web específica
Esta técnica permite crear una red neuronal concreta para que consiga procesar una información concreta. De hecho, se han creado frontal webs específicas para controlar el estado de contagiados por el coronavirus y analizar la evolución de la pandemia. Sirva este ejemplo para que entiendas que los tensores te permiten programar cualquier tipo de nueva página para el proceso de una información concreta.
La utilidad de esta aplicación en cualquier tipo de empresa lleva al análisis de los datos a un nivel superior, acelerando su capacidad de usar la métrica obtenida para corregir errores y mejorar sus resultados.
Repasando la información anterior, es posible deducir que esta tecnología tiene un futuro más que prometedor y casi sin límites para desarrollar todo tipo de aplicaciones. La posibilidad de crear redes neuronales concretas aumenta la especialización, ahorra tiempo de trabajo y se convierte en una puerta abierta al futuro gracias a que se trata de una disciplina en continua renovación.
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