dIAGRAMA MODULAR
conceptos previos
El concepto de machine learning o aprendizaje automático surge del campo de la Inteligencia artificial (IA), cuyo objetivo es que las máquinas tomen datos y aprendan por ellas mismas. Se trata del uso de algoritmos para organizar datos, reconocer patrones por sà mismo y a hacer predicciones, a diferencia de otras técnicas más antiguas donde se requiere la codificación manual de un programa de software con instrucciones especÃficas para completar una tarea[1][2].
El concepto de redes neuronales , como su nombre lo dice, viene de la idea de imitar el funcionamiento de las redes neuronales de los organismos vivos[4]. Existen varios tipos; sin embargo, la que utilizaremos para este proyecto son las convolucionales. Su principal ventaja es que se entrena cada parte de la red para realizar una tarea. Esto reduce significativamente el número de capas ocultas, por lo que el entrenamiento es más rápido. Las redes neuronales convolucionales son muy potentes para todo lo relacionado al análisis de imágenes, debido a que son capaces de detectar características simples, tales como bordes y líneas; y componer en características más complejas hasta detectar lo que se busca[5].
A su vez, el deep learning o aprendizaje profundo forma parte del ML y se desarrolla a través de modelos informáticos que funcionan a modo de las redes neuronales de cerebro humano. Son capaces de generar respuestas y actuar en función de las conclusiones a las que se llega por su combinación, yuxtaposición o contradicción a partir de un sistema de capas que se ordenan en función de una jerarquÃa[3].
El objetivo de este diagrama es representar la estructura modular del sistema y definir los parámetros de cada uno de los módulos.
mÓDULO PRINCIPAL
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X: color
0: forma
/: profundidad
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En este diagrama se muestra el proceso por el cual el software podrá obtener los datos que se necesitan (lÃneas, figuras, formas y profundidad) para la presentación de la imagen delimitada.
Para el mejor entendimiento, se ha elaborado una representación similar a un diagrama de flujo:
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módulos secundarios
Referencias
[1]Machine Learning y Deep Learning. Todo lo que necesitas saber [Internet]. spartanhack. [cited 20 October 2019]. Available from: https://spartanhack.com/machine-learning-y-deep-learning-todo-lo-que-necesitas-saber/
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[4]Julián G. Las redes neuronales: qué son y por qué están volviendo [Internet]. Xataka.com. 2014 [cited 20 October 2019]. Available from: https://www.xataka.com/robotica-e-ia/las-redes-neuronales-que-son-y-por-que-estan-volviendo
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[5]Calvo D. Red Neuronal Convolucional CNN - Diego Calvo [Internet]. Diego Calvo. 2017 [cited 20 October 2019]. Available from: http://www.diegocalvo.es/red-neuronal-convolucional/