¿Cómo funcionan las redes neuronales y cuál es la conexión con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? Aprende sobre neural network aquí.
El cerebro humano es un milagro de la biología muy complejo, por lo que no es de extrañar que los intentos de inteligencia artificial hayan buscado inspiración. Principalmente, la investigación se ha centrado en el desarrollo de redes neuronales.
1. ¿Qué es una Red Neuronal?
Una red neuronal es una tecnología modelada del cerebro humano y el sistema nervioso. Una red neuronal artificial es un grupo de nodos (procesadores) vinculados entre sí, al igual que las neuronas en el cerebro.
En una red neuronal artificial, los procesadores trabajan en paralelo y se organizan en capas. La información bruta se ingresa en la primera capa de procesadores, y cada capa sucesiva recibe la salida de la capa anterior.
Estas redes neuronales «se alimentan», lo que significa que la información se mueve a través de ellas en una dirección. Un nodo está conectado a varios nodos en la capa debajo de él, recibiendo datos de ellos. El nodo también está conectado a varios nodos en la capa superior, a la que envía información.
Cada nodo de procesamiento tiene un conjunto de reglas sobre qué hacer con la entrada que recibe. Estas reglas pueden programarse o pueden desarrollarse por sí mismas. Da una ponderación a la información que recibe según sus reglas. Si el peso de los datos excede un cierto umbral, el nodo neuronal transmitirá la información al siguiente nodo.
Cuando una red neuronal está en entrenamiento, los pesos y umbrales se establecen en valores aleatorios. Estos se ajustan continuamente a medida que los datos de entrenamiento pasan a través de la red hasta que se logra un resultado consistente.
2. Beneficios de Redes Neuronales
- Las redes neuronales tienen la capacidad de aprender de forma orgánica. Es decir, los resultados de una red neuronal no están completamente limitados por las entradas; las redes neuronales artificiales pueden generalizar las entradas, haciéndolas valiosas para los sistemas de reconocimiento de patrones.
- También pueden encontrar atajos para lograr respuestas computacionalmente intensivas. Las redes neuronales artificiales pueden inferir relaciones entre puntos de datos, en lugar de esperar que los registros en una fuente de datos estén conectados de manera inequívoca.
- Pueden ser tolerantes a fallas. Cuando las redes neuronales se escalan en múltiples sistemas, pueden enrutar alrededor de nodos que faltan y que no se pueden comunicar. Además de enrutar alrededor de partes de una red que ya no funciona, las redes neuronales artificiales pueden recrear los datos por inferencia y ayudar a determinar los nodos que no funcionan. Esto es útil para el autodiagnóstico y la depuración de una red.
3. Ejemplos de Redes Neuronales
Hay muchos ejemplos de aplicaciones de redes neuronales que aprovechan su capacidad para derivar el significado de datos complejos o inexactos.
- Reconocimiento de imágenes: las redes neuronales artificiales pueden resolver problemas como el análisis de fotos para objetos específicos. Tales algoritmos se pueden implementar para distinguir perros de gatos. Más importante aún, las redes neuronales se han implementado para diagnosticar cánceres usando solo información de la forma de célula.
- Finanzas: las redes neuronales se han utilizado para calcular la predicción del tipo de cambio y el rendimiento del stock durante casi 30 años. Las redes neuronales también se usan para determinar puntajes de crédito, aprendiendo a identificar correctamente los riesgos de crédito buenos o pobres.
- Telecomunicaciones: las redes neuronales se han utilizado en empresas de telecomunicaciones para optimizar el enrutamiento y la calidad del servicio evaluando el tráfico de la red en tiempo real.
