Aprovecha el precio especial.

Antes:$249

Currency
$209

Paga en 4 cuotas sin intereses

Paga en 4 cuotas sin intereses
Suscríbete

Termina en:

15d

13h

36m

51s

15

Red neuronal artificial: ¿Qué es y cómo se entrena?

13242Puntos

hace un año

Una red neuronal artificial es un modelo computacional que se inspira en la estructura y operación del sistema nervioso de los organismos vivos, especialmente en las redes neuronales del cerebro humano.

Estas redes puede aprender del pasado y aplicar ese conocimiento para resolver desafíos futuros. Esto las sitúa en el ámbito del Machine Learning, específicamente en el subconjunto de Deep Learning.

¿Por qué es importante una red neuronal?

Las redes neuronales son claves porque han revolucionado muchas áreas de la tecnología y han abierto nuevas posibilidades en campos como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes, la traducción automática, el análisis de sentimientos y la predicción de resultados.

Su capacidad para aprender y adaptarse, a medida que reciben más datos, las convierte en una herramienta invaluable para resolver problemas difíciles y mejorar su precisión.

¿Cuáles son los usos de las redes neuronales artificiales en la actualidad?

Una red neuronal artificial cuenta con distintos usos que descubriremos a lo largo de este artículo y resultan evidentes en nuestra vida diaria. Algunos de estos son:

Reconocimiento facial

En este caso, el algoritmo identifica la imagen facial de un individuo para extraer patrones característicos y compararlos con los perfiles en su sistema y encontrar coincidencias. Esto se utiliza más que nada en sistemas de acceso de seguridad.

Reconocimiento de caracteres escritos a mano

El algoritmo aprende a identificar símbolos (letras o números) escritos a mano a partir de la digitalización de una imagen y el reconocimiento de patrones. Aplicaciones como Google Translate, por ejemplo, pueden reconocer texto de fotos sacadas con la cámara de tu celular.

Reconocimiento del habla

El reconocimiento de voz en una red neuronal permite identificar patrones de ondas de sonidos para procesar e identificar palabras y frases. Este algoritmo es usado en software de dictado o asistentes virtuales como Siri y Alexa.

Clasificación y segmentación de imágenes

A través del acceso a una base de datos etiquetados, las redes neuronales artificiales (RNA o ANN) pueden identificar patrones para la clasificación de imágenes en distintas categorías, también pueden detectar objetos, animales o personas.

Esta tecnología ofrece un nuevo punto de vista para la medicina, pues es utilizada para análisis de rayos X para detectar enfermedades.

Aprende a incorporar la inteligencia artificial en el desarrollo de tu software con nuestro Curso de Herramientas de Inteligencia Artificial para Developers y obtén las herramientas para tu futuro.

¿Cómo se entrenan las redes neuronales en el campo de la inteligencia artificial?

Los algoritmos de entrenamiento de una red neuronal dan pie a un proceso de aprendizaje que le permite a la red desarrollar respuestas y tareas.

Esto se realiza mediante un proceso de aprendizaje supervisado, que le otorga al algoritmo una serie de datos etiquetados. Gracias a esto, la red puede procesar los datos de entrada e identificar patrones y procesar respuestas con base a esto.

La retropropagación es un proceso esencial en las redes neuronales artificiales. Emplea datos de entrenamiento para ajustar los pesos de las neuronas en función de su rendimiento, mejorando así la precisión de la red. Este método se conoce como “retropropagación” o “backpropagation”.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales (ANN) se inspiran en el cerebro humano. Imagina que son como una versión digital simplificada de nuestro cerebro. En lugar de células, usan nodos, que son como pequeños módulos de software que se conectan entre sí.

En una ANN, hay capas, como la de entrada y la de salida. La capa de entrada es donde ingresan los datos, como los píxeles de una imagen, que se transforman en números que la red puede comprender. Luego, la red procesa estos datos y, en la capa de salida, proporciona su respuesta.

La diferencia principal con el cerebro humano es que las ANN son software, no biología. Cada neurona artificial es como un nodo que se comunica a través de enlaces, que son como canales de comunicación, para recibir información de otras neuronas en la red. Es como si estuviera en constante conversación con su entorno neuronal.

Tipos de redes neuronales artificiales

tipos-de-redes-neuronales.png

Una red neuronal puede clasificarse en diferentes tipos según su propósito:

1. El perceptrón

Creada por Frank Rosenblatt en 1958, es la red neuronal más antigua. Tiene una única neurona. Entre sus componentes se puede encontrar la entrada, pesos y la salida.

2. Redes neuronales de avance, o perceptrón multicapa (MLP)

Está conformado por neuronas Sigmoides y tiene varias capas, permitiéndole resolver problemas que no son lineales. Son la base para varias funciones y aplicaciones una red neuronal.

En el Curso de Fundamentos de Redes Neuronales con Python y Keras dominarás la creación de redes neuronales en Python, explotarás Keras para uso profesional y modelos neuronales clave.

3. Redes neuronales convolucionales (CNN)

Las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan para el procesamiento de datos cuya estructura es una cuadrícula. Usualmente, son usadas en el sector de máquinas de reconocimiento de imágenes.

4. Redes neuronales recurrentes (RNN)

Una de sus características son los bucles o circuitos de retroalimentación entre sus neuronas. Las RNN son empleadas en reconocimiento de voz y en software de traducción de texto.

Redes neuronales y deep learning: ¿En qué se diferencian?

Para iniciar, debemos saber que la Deep Learning y las redes neuronales no son lo mismo.

En el caso de las redes neuronales, el término Deep Learning hace referencia a la profundidad que tienen las capas en una red neuronal.

Se clasifica a una red neuronal como un algoritmo de Deep Learning cuando tiene más de tres capas, también conocidas como redes neuronales profundas. Si no tiene este número de capas, es considerada una red neuronal básica. Te explicamos más a detalle cómo se clasifican:

Capas de entrada

En esta sección se reciben los datos del exterior para ser procesados por los nodos de entrada y comunicamos a los nodos de la siguiente capa.

Capas de salida de la neurona

Es la salida de la red y se encarga de dar el resultado final de todo el proceso. Puede tener uno o más nodos dependiendo del tipo de problema de clasificación.

Capas ocultas

Están entre las dos primeras capas y se encargan de analizar los datos de la capa anterior para compartirla con la siguiente capa.

Las redes neuronales no solo nos abren las puertas a nuevas experiencias, sino que también nos permiten mejorar las estructuras de negocio, el desarrollo y otras diferentes aristas en emprendimiento.

Aprende más sobre redes neuronales con Platzi

¡Preparémonos juntos para el futuro! La implementación de la IA para la resolución de problemas es el mañana, por lo que tienes nuevos caminos profesionales que requieren de habilidades de alto nivel.

Mejora tu competitividad en el campo laboral con nuestro Curso de Inteligencia Artificial para el Trabajo.

Platzi
Platzi
platziteam

13242Puntos

hace un año

Todas sus entradas
Escribe tu comentario
+ 2
Ordenar por:
1
5 meses

Muy interesante artículo, me ayudó mucho a entender cómo funciona en general. Así que muchas gracias. Pero tengo una pregunta: ¿qué tan difícil es enseñarle a una red neuronal a calcular datos estadísticos?

1
5 meses

Muy interesante artículo, me ayudó mucho a entender cómo funciona en general. Así que muchas gracias. Pero tengo una pregunta: ¿qué tan difícil es enseñarle a una red neuronal a calcular datos estadísticos?