Las redes neuronales artificiales se basan en el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Todos tenemos neuronas en nuestro cerebro compuestas de dendritas, soma y axón.
Las dendritas están encargadas de captar los impulsos nerviosos que emiten otras neuronas. Los impulsos son procesados por el soma y se transmiten a través del axón que envía un impulso nervioso hacia neuronas contiguas.
Una red neuronal puede verse como un método a través del cual se enseña a las computadoras a procesar datos de una manera parecida al cerebro humano. Por medio del proceso denominado “Machine Learning” o también el “aprendizaje profundo”, se utilizan nodos o neuronas interconectadas entre una formación de capas, con lo cual se crea un sistema adaptable utilizado para que las máquinas aprendan de sus errores y mejoren continuamente.
Las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como la realización de resúmenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precisión.
Inspiradas en el cerebro humano, una red neuronal artificial trabaja de manera conjunta para resolver problemas. Contienen módulos de software, llamados nodos y también programas software o algoritmos que utilizan sistemas informáticos para resolver cálculos matemáticos.
Las redes neuronales están interconectadas en tres capas:
✅Capa de entrada
La información obtenida del exterior entra en la red artificial desde la capa de entrada. Los nodos de la capa de entrada procesan la información y los datos, los analizan y clasifican, para después pasarlos a la siguiente capa.
✅Capa oculta
Las capas ocultas están situadas dentro de otras capas, estas se encargan de volver a revisar la información, analizarla, clasificarla y transmitirla. Sirven como un filtro para revisar que no existan errores.
✅Capa de salida
Esta capa es la encargada de proporcionar el resultado final de todo el proceso de datos anterior. Cuenta con uno o varios nodos. Por ejemplo, si tenemos un problema de clasificación binaria (sí/no), la capa de salida tendrá un nodo de salida que dará como resultado 1 o 0. Sin embargo, si tenemos un problema de clasificación multiclase, la capa de salida puede estar formada por más de un nodo de salida.
Las redes neuronales profundas contienen varias capas ocultas y además tienen millones de neuronas artificiales conectadas. Un número, denominado peso, representa las conexiones entre un nodo y otro. El peso es un número positivo si un nodo estimula a otro, o negativo si un nodo suprime a otro. Los nodos con valores de peso más altos tienen mayor influencia en los demás nodos.
En teoría, las redes neuronales profundas pueden asignar cualquier tipo de entrada a cualquier tipo de salida. Sin embargo, también necesitan mucho más entrenamiento en comparación con otros métodos de machine learning. Necesitan millones de ejemplos de datos de entrenamiento en lugar de los cientos o miles que podría necesitar una red más simple.
Las redes neuronales se clasifican en función de cómo fluyen los datos desde la entrada hasta la salida.
✅Redes neuronales prealimentadas
Estas redes procesan los datos en una dirección, desde la entrada hasta la salida. Una red prealimentada utiliza un proceso de retroalimentación para mejorar las predicciones a lo largo del tiempo.
✅Algoritmo de retro propagación
Las redes neuronales aprenden de forma constante gracias al uso de bucles de retroalimentación. Solo un camino es el correcto: el que asigna el nodo de entrada al nodo de salida correcto. Para encontrar este camino, la red neuronal utiliza un bucle de retroalimentación que funciona de la siguiente manera:
✔ Cada nodo intenta adivinar el siguiente nodo de la ruta.
✔ Se comprueba si la suposición es correcta. Los nodos asignan valores de peso más altos a las rutas que conducen a más suposiciones correctas y valores de peso más bajos a las rutas de los nodos que conducen a suposiciones incorrectas.
✔ Para el siguiente punto de datos, los nodos realizan una predicción nueva con las trayectorias de mayor peso y luego repiten el paso 1.
✅Redes neuronales convolucionales
Las capas ocultas realizan funciones matemáticas específicas, como síntesis o filtrado. De los datos obtenidos se extraen características importantes para reconocer y clasificar imágenes. Cada capa oculta extrae y procesa diferentes características de la imagen, como los bordes, el color y la profundidad.
¿Para qué se utilizan las redes neuronales?
Están presentes en varios casos de uso de distintos sectores, tales como:
✔ Diagnóstico médico mediante la clasificación de imágenes médicas
✔ Marketing orientado mediante el filtrado de redes sociales y el análisis de datos de comportamiento
✔ Predicciones financieras mediante el procesamiento de datos históricos de instrumentos financieros
✔ Previsión de la carga eléctrica y la demanda de energía
✔ Proceso y control de calidad
✔ Identificación de compuestos químicos
Aquí cuatro de las aplicaciones más importantes de las redes neuronales:
✅ Visión artificial
Es la capacidad que tienen las máquinas y las computadoras de extraer la información y conocimientos de imágenes y videos. Gracias a las redes neuronales, las computadoras pueden distinguir y reconocer imágenes de forma similar a los humanos.
La visión artificial tiene varias aplicaciones, como las siguientes:
✔ Reconocimiento visual en los vehículos autónomos para que puedan reconocer las señales de tráfico y a otros usuarios del camino
✔ Moderación de contenido para eliminar de forma automática los contenidos inseguros o inapropiados de los archivos de imágenes y videos
✔ Reconocimiento facial para identificar rostros y reconocer atributos como ojos abiertos, gafas y vello facial
✔ Etiquetado de imágenes para identificar logotipos de marcas, ropa, equipos de seguridad y otros detalles de la imagen
✅Reconocimiento de voz
Las redes neuronales tienen la capacidad de analizar el habla humana a pesar de existir diferentes patrones de habla, idioma, acento y tono. Asistentes virtuales como Amazon Alexa y algunos softwares de transcripción automática utilizan el reconocimiento por voz para realizar algunas tareas.
✔ Asistir a los agentes de los centros de llamadas y clasificar las llamadas de forma automática
✔ Convertir las conversaciones clínicas en documentación en tiempo real
✔ Subtitular con precisión videos y grabaciones de reuniones para aumentar el alcance del contenido
✅Procesamiento de lenguaje natural
El PLN es la capacidad de procesar texto creado por humanos. Las redes neuronales trabajan junto a las computadoras para obtener información y darle un significado a partir de datos y documentos de texto.
El PLN está presente en varios casos de uso, entre los que se incluyen los siguientes:
✔ Chatbots y agentes virtuales automatizados
✔ Organización y clasificación automáticas de datos escritos
✔ Análisis de inteligencia empresarial de documentos con formato largo, como emails y formularios
✔ Indexación de frases clave que indican sentimientos, como los comentarios positivos y negativos en las redes sociales
✔ Resumen de documentos y producción de artículos para un tema determinado
¿Cómo entrenar las redes neuronales?
Este proceso consta de enseñar a una red neuronal a realizar una tarea o función. Las redes neuronales aprenden a través de procesar varios conjuntos grandes de datos. Gracias al procesamiento que realizan, pueden trabajar con datos desconocidos con mayor y mejor precisión.
✅Aprendizaje supervisado
Los científicos de datos proporcionan a las redes conjuntos de datos que ofrecen respuestas correctas por adelantado.
Por ejemplo, una red de aprendizaje profundo que se entrena sobre el reconocimiento facial, en un principio, procesa cientos de miles de imágenes de rostros humanos, con varios términos relacionados con el origen étnico, el país o la emoción que describen a cada imagen.
La red neuronal aumenta lentamente el conocimiento a partir de estos conjuntos de datos, que proporcionan la respuesta correcta por adelantado. Una vez que se entrena la red, comienza a adivinar el origen étnico o la emoción de una imagen nueva de un rostro humano que nunca antes ha procesado.
Las redes neuronales son grandiosas herramientas de aprendizaje automático, están revolucionando varios campos de trabajo y cuentan con un gran potencial y una amplia gama de aplicaciones. Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, tienen la capacidad de aprender y reconocer patrones de datos complejos, lo que las convierte en excelentes herramientas para el procesamiento de información y la toma de decisiones automatizada.
Demostrando eficiencia en tareas como reconocimiento de imágenes y voz, traducción automática, conducción autónoma, diagnóstico médico, detección de fraudes, predicción del clima, etc. Tienen una capacidad de adaptación y mejora increíble, a través de entrenamiento se pueden volver muy versátiles y valiosas.
Cabe resaltar que es importante tener en cuenta algunas limitaciones, ya que las redes neuronales deben estar entrenadas de manera correcta, ya que son muy susceptibles a problemas de sesgo y generalización.
Su complejidad y la falta de transparencia en su funcionamiento interno pueden dificultar la interpretación y explicación de los resultados obtenidos.
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