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¿Alguna vez te has preguntado cómo Google Assistant y Siri de Apple entienden tan bien tus comandos de voz? ¿Has observado cómo los sitios de comercio electrónico te muestran anuncios según lo que has buscado recientemente? Todo esto es posible gracias a la Inteligencia Artificial (IA), o más concretamente, a las Redes Neuronales Artificiales (ANN). Las ANN funcionan mediante tecnología de inteligencia artificial que ha permitido a las máquinas aprender y actuar como humanos.
Compuesta por capas interconectadas de nodos, algoritmos y conjuntos de datos, las ANN permiten a las computadoras asumir tareas como reconocimiento de voz, escritura, identificación de objetos en imágenes y videos, diagnóstico de enfermedades, ¡junto con muchas otras tareas! En este artículo, profundizaremos en la comprensión de las ANN y su uso en las tecnologías modernas.
¿Qué es una red neuronal: explicación completa?
Una red neuronal es un tipo de sistema de inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos para procesar y tomar decisiones basadas en datos. Esto las convierte en modelos de aprendizaje automático que se basan en la estructura de las neuronas biológicas de nuestro sistema nervioso central. Las redes neuronales constan de múltiples «neuronas» o nodos dispuestos en capas. Estos permiten que la red neuronal aprenda de la experiencia ajustando pesos en las conexiones entre diferentes nodos.
Un atributo clave de una red neuronal es su capacidad de ser supervisada. Esto significa que los humanos brindan orientación y dirección etiquetando conjuntos de datos antes de que el modelo los use para entrenamiento o análisis predictivo. Luego utiliza esta información etiquetada como ejemplo. Por lo tanto, le permite reconocer patrones cuando se le presentan datos de entrada similares de forma independiente. Estos diversos componentes también forman la arquitectura básica para todo tipo de redes neuronales artificiales, incluidas las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes.
El objetivo principal de esta tecnología radica en su capacidad de analizar datos de múltiples fuentes a la vez. En última instancia, esto permite que las redes lleven a cabo tareas complejas, como el reconocimiento de patrones, el pensamiento lógico y el procesamiento del lenguaje. Las redes neuronales tienen numerosas aplicaciones, que van desde sistemas de reconocimiento de voz en teléfonos móviles hasta decisiones de inversión que toman los bancos en los mercados financieros actuales.
En resumen, las redes neuronales tienen tres elementos: conexiones de nodos (pesos), neuronas artificiales (nodos) y algoritmos de aprendizaje que ajustan los pesos a lo largo del tiempo (aprendizaje). Estos componentes nos permiten construir modelos que aproximan relaciones no lineales entre entradas. Entonces podremos hacer uso de grandes cantidades de conjuntos de datos. Eso es algo que los algoritmos tradicionales no pueden hacer debido a su incapacidad para funcionar bien fuera de problemas lineales.
Red neuronal: una definición exacta
Una red neuronal es un sistema informático que sigue el modelo de la estructura de un cerebro biológico y un sistema nervioso. Este tipo de red consta de neuronas artificiales, o nodos, interconectados que intercambian señales de información y se ajustan continuamente mediante algoritmos de aprendizaje para producir el resultado deseado con mayor precisión.
Asignamos una serie de pesos y parámetros a cada nodo para procesar la entrada de manera diferente para diferentes resultados. ¡Estos pesos y parámetros se ajustan por sí solos a medida que la red neuronal aprende de actividades y experiencias anteriores en las que participas!
La historia de las redes neuronales
El concepto de redes neuronales artificiales se remonta a la década de 1940. Fue entonces cuando los investigadores comenzaron a explorar formas de replicar el proceso de pensamiento de los humanos en las máquinas. La investigación se centró en replicar neuronas conectadas y experimentó con conceptos como «conjuntos celulares». Estos esfuerzos crearon una mejor comprensión de cómo las criaturas biológicas responden a los estímulos transmitiendo señales eléctricas de una neurona a otra dentro de sus cerebros o sistemas nerviosos.
A lo largo de este período inicial, comenzaron a formarse muchas teorías sobre lo que ocurría dentro del cerebro durante los procesos de pensamiento cognitivo que permitían la rápida adquisición de conocimientos y la resolución de problemas. Estos incluían cosas como el reconocimiento de patrones, la generalización y la integración a través de una capa de interconexión entre señales de entrada y salidas. Sin embargo,
Ideas y conceptos
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron el concepto de lógica de umbral como una posible solución para crear sistemas neuronales que aprendan mejor con el tiempo. Esta teoría se integró en la arquitectura moderna de la IA al proporcionar abstracciones matemáticas basadas en cómo las neuronas interactúan entre sí dentro de los sistemas biológicos. En 1949, Donald Hebb había sugerido su famoso postulado.
Esta idea sobre la plasticidad sináptica formó la base del aprendizaje hebbiano. La idea afirma que repetir una acción varias veces fortalece las conexiones entre las neuronas. La filosofía fundamental detrás de esto implica cambios en toda la red hacia un aprendizaje eficiente. Además, estos cambios pasan por menos iteraciones o ciclos de los que normalmente requieren los métodos convencionales.
Fundación moderna
Los hallazgos, junto con una densa investigación realizada a mediados del siglo XX, han nutrido en gran medida las bases de la inteligencia artificial moderna actual. Los científicos siguieron explorando soluciones únicas para desbloquear nuevas fronteras utilizando algoritmos profundamente arraigados en esquemas de aprendizaje adaptativo. Algunos ejemplos incluyen retropropagación, descenso de gradiente, etc. Estos hitos revolucionarios abrieron posibilidades más amplias.
Permitiendo así facetas modernas como el reconocimiento facial, análisis de voz, procesamiento del habla a escala, etc. Lo que comenzó como un trabajo conceptual se convirtió en aplicaciones del mundo real y rápidamente generó un interés masivo a nivel mundial. Sus partes integrales condujeron al desarrollo de tendencias de sistemas complejos que se observan en todos los ámbitos comerciales de la actualidad. Estos sistemas involucran visión artificial y robótica, entre muchos otros.
¿Cómo funcionan las redes neuronales?
Una red neuronal imita las capacidades de conexión y toma de decisiones del cerebro humano. Funciona simulando neuronas (nodos interconectados que procesan información y transfieren señales entre capas dentro de un modelo estructurado), similar a los sistemas nerviosos biológicos. En última instancia, utiliza este conocimiento adquirido para informar predicciones sobre características o patrones en grandes conjuntos de datos.
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En su nivel más fundamental, una red neuronal contiene nodos, también llamados neuronas, conectados por sinapsis (enlaces). Luego, estos se organizan en capas de entrada/salida con un valor de peso asociado asignado a cada enlace. La capa de entrada recopila datos, que luego pasan a través de un conjunto de capas ocultas que se encuentran dentro de la estructura.
Luego, finalmente se genera como resultado en el punto final de la red. Para simular una adaptación como la que se observa en los organismos vivos, estas redes son sistemas de autoaprendizaje. Esto significa que aumentan su precisión con el tiempo cuando se les proporciona nueva información.
Aprendiendo
La fortaleza de las redes neuronales reside en su capacidad para aprender de los datos. Para hacerlo, ajustan los pesos de conexión de las neuronas en función de la retroalimentación de los resultados de salida. Un programa llamado retropropagación hace este trabajo a través de un algoritmo que comienza con una predicción de la respuesta dadas las condiciones de entrada y luego trabaja a partir de ahí.
Refina continuamente sus predicciones a medida que procesa más información sobre cómo interactúan las diferentes variables dentro del modelo. Este proceso permite que las redes neuronales formen abstracciones y encuentren patrones en grandes cantidades de datos sin procesar.
Aprendizaje no lineal
Las funciones de activación añaden no linealidad. Permiten que la información avance y retroceda entre los nodos hasta que todas las entradas se unan para lograr un resultado significativo. Estas funciones de activación permiten la transferencia sin verse abrumadas por demasiados parámetros (nodos) al medir el rendimiento de la red a lo largo del tiempo.
Luego, el resultado se puede ajustar rápidamente dependiendo de los niveles aceptables determinados durante las pruebas de referencia en cada capa antes de la precisión de la evaluación final juzgada según los criterios establecidos. Usamos pesos junto con estas funciones de activación para indicar la importancia de las neuronas. Algunas conexiones influirán en el resultado más que otras. De hecho, determinar esas dimensiones constituye gran parte de las complejidades actuales del avance del aprendizaje automático.
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¿Cuáles son las aplicaciones de las redes neuronales?
Reconocimiento de imagen y voz
Las redes neuronales utilizan técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) o las redes neuronales recurrentes (RNN), para clasificar objetos en imágenes o interpretar con precisión señales del lenguaje natural, como el habla.
En las aplicaciones de reconocimiento de imágenes, las CNN se utilizan para detectar objetos, analizar escenas y localizar rasgos faciales en imágenes. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento facial dependen en gran medida de este tipo de IA. Empresas como Apple incluso han incorporado Face ID en sus iPhones para la autenticación de usuarios. Mientras tanto, la API Cloud Vision de Google es una herramienta popular para los desarrolladores que necesitan potentes capacidades de análisis visual de sus aplicaciones.
Del mismo modo, en los proyectos de reconocimiento de voz, los RNN permiten a las máquinas transcribir grabaciones de audio con una precisión asombrosa, a pesar de la interferencia del ruido de fondo. Programas como Alexa de Amazon aprovechan los métodos de detección de voz para controlar dispositivos electrónicos mediante comandos de voz dados por los usuarios.
Los asistentes de voz como Siri, desarrollado por Apple, también dependen de una interpretación precisa de la dicción. Además, también dependen de otros ejercicios hablados programados según determinadas reglas.
Vehículos autónomos
La aplicación de Redes Neuronales ha sido crítica en el desarrollo de vehículos autónomos. Las redes neuronales se utilizan para analizar características clave a partir de datos obtenidos de sensores en el vehículo, como GPS e imágenes de cámaras. Esto proporciona información precisa sobre qué objetos y otros vehículos hay cerca. A través de algoritmos de aprendizaje por asociación como el aprendizaje profundo, se puede entrenar una red neuronal para que clasifique con precisión los objetos circundantes. Luego, esta información se incorpora a técnicas de toma de decisiones que permiten a un vehículo autónomo navegar en su entorno de forma segura.
Empresas como Waymo y Tesla utilizan esta tecnología con sus respectivos vehículos autónomos. Algunos ejemplos incluyen Waymo Driver (un servicio de taxi totalmente autónomo) y el sistema Autopilot de Tesla (que aún depende de la intervención humana). El fabricante de vehículos eléctricos Rivian también utiliza una variedad de cámaras alrededor de sus camionetas eléctricas.
Esto les ayuda a tomar decisiones en las intersecciones o al adelantar a otro vehículo de forma autónoma. De manera similar, Baidu Apollo aplica tecnologías posibles gracias a las redes neuronales, incluida la detección de objetos/segmentación de imágenes y el aprendizaje por refuerzo. Aparecen en aplicaciones para escenarios de conducción en autopistas.
Procesamiento natural del lenguaje
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) requiere algoritmos y procesos complejos para interpretar datos y extraer significado del texto. Las redes neuronales proporcionan la potencia computacional necesaria para esta tarea, permitiendo a las máquinas comprender los matices de cualquier lenguaje determinado.
Con estos modelos, podemos realizar análisis de grandes conjuntos de datos dividiendo palabras y oraciones en sus partes o «características». Posteriormente, estas subsecciones se pueden utilizar como grupos o como piezas individuales. De esta forma, se forma una representación útil para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Aplicaciones en la Tecnología
Motor de búsqueda y traducción, Google utiliza ampliamente redes neuronales en sus herramientas de motor de búsqueda, como Google Translate, que aprovecha la tecnología de aprendizaje profundo para proporcionar traducción precisa de frases entre diferentes idiomas utilizando arquitecturas de redes neuronales recurrentes. Smart Reply en Gmail también es una aplicación impulsada por el aprendizaje profundo.
Sugiere respuestas a correos electrónicos con facilidad. Además, Siri de Apple utiliza capacidades de inteligencia artificial combinadas con técnicas de reconocimiento de voz, gracias en gran parte a los avances encontrados en el ámbito de las tecnologías de aprendizaje profundo que impulsan su motor de IA.
Cuidado de la Salud
La industria de la salud utiliza cada vez más esta tecnología para mejorar la precisión de los diagnósticos y tratamientos, reducir costos y mejorar la atención al paciente. Las redes neuronales emplean algoritmos modelados a partir del funcionamiento del cerebro humano para procesar rápidamente grandes cantidades de datos médicos.
La tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PNL) puede analizar datos no estructurados, como transcripciones de conversaciones médico-paciente o estudios de casos de enfermedades.
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Además, los modelos de aprendizaje profundo funcionan con amplias bibliotecas de imágenes, como radiografías y resonancias magnéticas, lo que permite a los médicos y técnicos detectar anomalías más rápidamente que nunca. El modelado computacional también ayuda a los investigadores a comprender mejor los procesos biológicos para que puedan desarrollar nuevos tratamientos dirigidos a enfermedades específicas de manera más efectiva.
Finanzas y marketing
En finanzas, las redes neuronales permiten modelos predictivos sofisticados que pueden analizar mejor los datos del mercado de valores. También pueden ayudar a los asesores financieros a gestionar el riesgo mediante el análisis de patrones de eventos financieros y económicos históricos. Al hacerlo, pueden identificar posibles oportunidades o estrategias de inversión con resultados más precisos que los métodos tradicionales, como el análisis de regresión lineal.
Del mismo modo, las redes neuronales se están utilizando ampliamente para desarrollar aplicaciones avanzadas en el campo del marketing. Se han desarrollado algoritmos de aprendizaje automático impulsados por tecnología de redes neuronales para analizar grandes conjuntos de datos y generar información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes.
Robótica
Las redes neuronales se aplican a la robótica para crear robots autónomos con capacidad de reconocer y procesar datos sensoriales, como la visión o el sonido. Permiten que estos robots piensen y actúen en función de sus entornos experimentados en lugar de estar preprogramados. Con esta tecnología, los robots pueden tomar decisiones utilizando una combinación de reconocimiento de patrones y aprendizaje por refuerzo.
Las redes neuronales utilizadas en robótica permiten una mayor flexibilidad a la hora de crear un sistema automatizado que pueda resolver problemas complejos en situaciones inciertas. De hecho, empresas como Amazon utilizan algoritmos de aprendizaje profundo impulsados por redes neuronales en sus drones de reparto. Dinámica de Boston también utiliza la misma tecnología en sus creaciones de robots, como el SpotMini, que imita los movimientos de un animal de cuatro patas al sortear obstáculos.
Beneficios de las redes neuronales
Las redes neuronales son una herramienta poderosa para el análisis predictivo y la toma de decisiones. Al combinar la capacidad de procesar grandes cantidades de datos con algoritmos sofisticados, se han convertido en herramientas sólidas que pueden usarse en casi cualquier industria. Con su precisión mejorada en la predicción de ciertos resultados, podemos utilizar esta tecnología para tomar decisiones más informadas sobre cómo operamos.
Además de una mayor precisión, las redes neuronales también proporcionan un aumento de la eficiencia, ya que pueden analizar rápidamente una inmensa cantidad de datos y extraer información de ellos. Esto es increíblemente beneficioso cuando se trata de cantidades masivas de información o en conjuntos de datos donde los métodos analíticos tradicionales pueden resultar ineficientes.
Otro beneficio importante del uso de la tecnología de redes neuronales radica en su potencial para la automatización y optimización de procesos complicados. Entre ellos se incluyen cosas como la segmentación de clientes durante las campañas de marketing o la evaluación de riesgos utilizada por los bancos al conceder préstamos. Las redes neuronales pueden detectar patrones dentro de los datos de entrada, lo que les permite reconocer correlaciones entre diferentes variables. Eso los hace adecuados para automatizar procesos tediosos como la detección de fraude o la supervisión de auditorías.
Conclusión
Una red neuronal es una tecnología poderosa que utiliza inteligencia artificial para resolver tareas complejas mediante la simulación tanto de neuronas biológicas como de comportamiento. Funciona mediante el uso de capas de nodos interconectados, proporcionando un diseño iterativo con pesos ajustables para que los datos de entrada dados puedan producir los resultados deseados.
Esto lo hace aplicable a muchas áreas, como el reconocimiento de patrones, la clasificación basada en reglas, la agrupación y la previsión. A medida que el uso de esta tecnología se expanda a campos como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la conducción autónoma, seguramente habrá desarrollos más interesantes en sus capacidades.
Preguntas Frecuentes
¿Cuáles son los componentes de una red neuronal?
Los componentes principales de una red neuronal son la capa de entrada, la capa oculta, la capa de salida y los pesos. La capa de entrada recibe datos, que luego son procesados por las capas ocultas mediante conexiones ponderadas. La capa de salida produce el resultado final del cálculo de la red neuronal. Se asignan pesos a las conexiones entre las neuronas y se ajustan durante el proceso de entrenamiento para optimizar el rendimiento de la red neuronal.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar una red neuronal?
Las redes neuronales tienen varios beneficios, incluida su capacidad para reconocer patrones y relaciones complejos en los datos, su capacidad de aprendizaje y adaptación, y su capacidad para hacer predicciones precisas basadas en datos de entrada. También se pueden utilizar para tareas que son difíciles o imposibles de realizar para los humanos, como el reconocimiento de imágenes y voz.
Además, las redes neuronales se pueden entrenar para mejorar con el tiempo con más datos, haciéndolas cada vez más precisas y eficientes. También se utilizan en una variedad de campos, incluidos finanzas, atención médica, marketing y más.
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¿Existen limitaciones para las redes neuronales?
Si bien las redes neuronales tienen muchos beneficios, no están exentas de limitaciones. Las limitaciones de las redes neuronales incluyen la necesidad de grandes cantidades de datos para el entrenamiento, la posibilidad de sobreajuste, la incapacidad de explicar el razonamiento detrás del resultado, la dificultad de interpretar los pesos y sesgos, la susceptibilidad a ataques adversarios y la necesidad de alta potencia computacional y recursos de memoria.
Sin embargo, los investigadores y desarrolladores trabajan continuamente para superar estas limitaciones y mejorar el rendimiento y la aplicabilidad de las redes neuronales.