Deep Learning: Redes Neuronales Convolucionales en R

Abstract

En los últimos años se ha producido un gran auge en el campo de la Inteligencia Artificial al que hemos asistido y este ha sido posible en gran parte gracias a las Redes Neuronales. El Deep Learning ha conseguido que estas redes se especialicen en detectar determinandas características ocultas de los datos. Esto ha sido posible gracias a que usa una metodología de aprendizaje análoga a la que usan los seres humanos para aprender. Numerosos campos de investigación se han beneficio de este auge, como la visión artificial. En este proyecto, tras introducir el concepto de red neuronal y presentar la metodología que se seguirá, se hará uso de estas redes neuronales y en concreto de una red neuronal convolucional para desarrollar un algoritmo en el lenguaje R que sea capaz de reconocer caracteres escritor a mano de una extensa base de datos, concretamente se usarán números del 0 al 9. Se busca como objetivo conseguir al menos una precisión del 95 % en la clasificación de los mismos.

In recent years there has been a great boom in the field of Artificial Intelligence that we have attended and this has been made possible in large part thanks to the Neural Networks. Deep Learning has achieved that these networks specialize in detecting certain hidden characteristics of the data. This has been possible because it uses a learning methodology similar to that used by humans to learn. Numerous fields of research have benefited from this boom, such as artificial vision. In this project, after introducing the concept of neural network and presenting the methodology that will be followed, these neural networks will be used and in particular a convolutional neural network to develop an algorithm in the R language that is capable of recognizing writer-to-character characters. hand of an extensive database, specifically numbers from 0 to 9 will be used. The objective is to achieve at least 95 % accuracy in their classification.