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¿Qué es la deserción escolar? Comprensión de la deserción en redes neuronales

¿Qué es la deserción en redes neuronales profundas?

La deserción se refiere a datos, o ruido, que se eliminan intencionalmente de una red neuronal para mejorar el procesamiento y el tiempo de obtención de resultados.

Una red neuronal es un software que intenta emular las acciones del cerebro humano. El cerebro humano contiene miles de millones de neuronas que disparan señales eléctricas y químicas entre sí para coordinar pensamientos y funciones vitales. Una red neuronal utiliza un software equivalente a estas neuronas, llamado unidades. Cada unidad recibe señales de otras unidades y luego calcula una salida que pasa a otras neuronas / unidades, o nodos, en la red.

¿Por qué necesitamos la deserción?

El desafío para las redes neuronales basadas en software es que deben encontrar formas de reducir el ruido de miles de millones de nodos neuronales que se comunican entre sí, para que las capacidades de procesamiento de las redes no se sobrepasen. Para hacer esto, una red elimina todas las comunicaciones que son transmitidas por sus nodos neuronales que no están directamente relacionadas con el problema o el entrenamiento en el que está trabajando. El término para la eliminación de este nodo neuronal es Abandonar.

Capas de abandono

Como las neuronas del cerebro humano, las unidades de una red neuronal procesan aleatoriamente miles de entradas y luego disparan miles de salidas en un momento dado. El proceso y las salidas de cada unidad pueden ser disparos de salida intermedios que se pasan a otra unidad para su posterior procesamiento, mucho antes de que se obtenga una salida final o una conclusión. Parte de este procesamiento termina como ruido que es un resultado intermedio de las actividades de procesamiento, pero no es un resultado final.

Cuando los científicos de datos aplican el abandono a una red neuronal, consideran la naturaleza de este procesamiento aleatorio. Toman decisiones sobre qué ruido de datos excluir y luego aplican la deserción a las diferentes capas de una red neuronal de la siguiente manera:

  • Capa de entrada. Esta es la capa superior de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático donde se ingieren los datos sin procesar iniciales. La deserción se puede aplicar a esta capa de datos visibles en función de los datos que se consideran irrelevantes para el problema comercial en el que se está trabajando.
  • Capas intermedias u ocultas. Estas son las capas de procesamiento después de la ingestión de datos. Estas capas están ocultas porque no podemos ver exactamente lo que hacen. Las capas, que pueden ser una o muchas, procesan datos y luego transmiten resultados intermedios, pero no finales, que envían a otras neuronas para su procesamiento adicional. Debido a que gran parte de este procesamiento intermedio terminará como ruido, los científicos de datos utilizan el abandono para excluir parte de él.
  • Capa de salida. Esta es la salida de procesamiento visible final de todas las unidades neuronales. La deserción no se usa en esta capa.
Antes y después de usar la deserción en una red neuronal para mejorar el procesamiento
Estas imágenes muestran las diferentes capas de una red neuronal antes y después de que se haya aplicado el abandono.

Ejemplos y usos de la deserción escolar

Una organización que supervisa las transmisiones de sonido desde el espacio busca señales repetitivas y con patrones porque podrían ser posibles signos de vida. Las señales sin procesar se introducen en una red neuronal para realizar un análisis. Por adelantado, los científicos de datos exudan todas las señales de sonido entrantes que no son repetitivas ni tienen patrones. También excluyen un porcentaje de unidades de capa ocultas intermedias para reducir el procesamiento y acelerar el tiempo de obtención de resultados.

Aquí hay otro ejemplo del mundo real que muestra cómo funciona la deserción: una empresa bioquímica quiere diseñar una nueva estructura molecular que le permita producir una forma revolucionaria de plástico. La empresa ya conoce los elementos individuales que compondrán la molécula. Lo que no sabe es la correcta formulación de estos elementos.

Para ahorrar tiempo y procesamiento, la compañía desarrolla una red neuronal que puede evaluar los tesoros de la investigación mundial, pero que solo ingiere y procesa la investigación que se refiere directamente a la molécula y sus elementos identificados. Cualquier otra información se excluye automáticamente como irrelevante y se elimina. Al excluir por adelantado los datos irrelevantes, el modelo de inteligencia artificial de esta empresa bioquímica evita un fenómeno conocido como sobreajuste. El sobreajuste ocurre cuando un modelo de IA intenta predecir una tendencia a partir de datos que son demasiado ruidosos, porque los datos extraños no se eliminaron al comienzo del proceso.

El siguiente paso: aprender sobre los diferentes tipos de aprendizaje automático y cómo influyen en las empresas modernas.

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