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