Redes neuronales profundas: ¿solo para clasificar imágenes?

Todos los ejemplos que encontré usando creencias profundas o redes neuronales convolucionales las usan para la clasificación de imágenes, detección de caracteres o reconocimiento de voz.

¿Las redes neuronales profundas también son útiles para las tareas de regresión clásicas, donde las características no están estructuradas (por ejemplo, no están organizadas en una secuencia o cuadrícula)? En caso afirmativo, ¿puedes dar un ejemplo?

Las características de las imágenes que las hacen susceptibles de clasificación con una red neuronal profunda es que hay un montón de características (posiblemente millones si no miles de millones de píxeles con RGB, intensidad, etc.) y si tiene etiquetas precisas, no son datos ruidosos. Las cámaras en estos días son muy buenas y no miden mal nada. Gracias a Internet, ahora tenemos muchas imágenes etiquetadas con precisión. Una red profunda puede expresar funciones arbitrariamente complicadas, lo cual es un problema con datos ruidosos porque puede sobreajustar fácilmente el ruido, por lo tanto, muchos métodos de aprendizaje tienden a penalizar los modelos complicados. Sin embargo, en el caso del reconocimiento de imágenes, la verdadera función parece ser realmente muy complicada, no tenemos idea de cómo se ve la forma funcional, y ni siquiera sabemos cuáles son las características relevantes en muchos casos.

Esto no significa que no pueda usar redes profundas para aprender funciones que no tienen nada que ver con las imágenes. Solo debe tener mucho cuidado con las desventajas, sobre todo porque es muy propenso al sobreajuste, pero también porque es computacionalmente costoso y puede llevar mucho tiempo entrenar (no es un problema en estos días con SGD y GPU paralelas). La otra desventaja es que tiene muy poca o ninguna interpretación del modelo, lo que realmente no importa para la clasificación de imágenes. Solo estamos tratando de hacer que las computadoras reconozcan la diferencia entre un chimpancé y un orangután. La comprensión humana de la fórmula no importa. Para otros dominios, especialmente el diagnóstico médico, la investigación de políticas, etc., desea o incluso puede necesitar la comprensión humana.

Claro que puede usar redes neuronales profundas para muchos problemas, aparte del reconocimiento de imagen o de voz. El problema es si realmente lo necesitas.

Las redes neuronales profundas son mucho más potentes que un simple MLP, sin embargo, también requieren más recursos y son más difíciles de desarrollar. Por lo tanto, se utilizan en dominios realmente complejos. Podrías usarlos para resolver problemas más fáciles, pero generalmente los modelos más simples también obtienen buenos resultados.

Usar redes neuronales profundas para problemas fáciles será como matar moscas con una bazuca, seguro que las matarás, pero ¿no podrías encontrar una manera más simple?

Estoy de acuerdo con la respuesta de davidivad. Pero también creo que la aplicación de redes neuronales profundas a las imágenes es que las imágenes (y, lo que es más importante, las imágenes etiquetadas ) son relativamente baratas de recopilar. En otros dominios, puede ser muy costoso recopilar datos a gran escala, especialmente dentro de las limitaciones de una empresa industrial o gubernamental típica. Para agravar este problema, en muchas aplicaciones, el fenómeno de interés es relativamente raro, por lo que habrá pocos ejemplos valiosos de los que aprender, por lo que incluso un esfuerzo de recopilación de datos a una escala relativamente grande podría generar un pequeño número de miembros de alguna clase.