Redes neuronales

Redes neuronales

Las redes neuronales son la herramienta principal de aprendizaje, ademas forman parte de la columna vertebral de muchos sistemas.

 

Como sugiere la parte “neural” de su nombre, son sistemas inspirados en el cerebro que pretenden reproducir la forma en que los humanos aprendemos.

Son herramientas excelentes para encontrar patrones que son demasiado complejos o numerosos para que un programador humano los extraiga y los enseñe a reconocer.

Por lo tanto, tienen un papel bastante importante en la inteligencia artificial y la causa de ello es una técnica bastante conocida llamada retropropagación.

La retropropagación permite a las redes ajustar sus capas ocultas de neuronas en situaciones donde el resultado no coincide con lo que se espera, imaginemos una red diseñada para identificar manzanas, pero que diferencia un error de patrón como una banana.

Otro avance importante ha sido la llegada de redes neuronales de aprendizaje profundo, en las que diferentes capas de una red multicapa extraen diferentes características hasta que puede reconocer lo que está buscando.

Pero, ¿cual seria el uso concreto de estas redes neuronales?

Existen múltiples tipos de redes neuronales, cada una incluye sus propios casos de uso específicos y niveles de complejidad, esto es muy importante tenerlo en cuenta.

Desde hacer autos conducir de forma autónoma en las carreteras, generar caras CGI sorprendentemente realistas, traducción automática a cualquier idioma y detección de fraude leyendo nuestras mentes. Solo por mencionar algunos usos.

“las llamadas redes neuronales de procesamiento paralelo son una simulación de un proceso serial, y la analogía con la redes cerebrales es tan solo parcial. Apreciar estas y otras diferencias puede ser crucial para la comprensión de los mecanismos de procesamiento de información neuronal, y en última instancia, para la creación de la inteligencia artificial.”

Facundo Manes (neurólogo, neurocientífico y político argentino)

El tipo más básico de red neuronal son las redes neuronales feedforward, que van de la mano con el aprendizaje supervisado. Se usan por ejemplo, en un algoritmo de aprendizaje automático que detecta si una publicación es spam o no.

También está la red neuronal recurrente, estas poseen mayores habilidades de aprendizaje y se emplean ampliamente para tareas más complejas, como el aprendizaje de la escritura a mano o el reconocimiento de idiomas.

Este tipo de sistemas actúan como una etapa de pre-procesado en aplicaciones de reconocimiento de voz en diversos idiomas, como por ejemplo Siri de Apple.

También hay redes neuronales convolucionales, redes de máquinas de Boltzmann, redes de Hopfield y una inmensa variedad. Elegir la correcta para la tarea dependerá de los datos con los que debe estar en forma y de la aplicación específica que se tenga en mente.

Entonces, la pregunta seria ¿que no puede hacer una red neuronal?

Pues, cabe mencionar que están diseñados para detectar patrones en los datos, por lo que sin información (sobre todo precisa y correcta) con la cual trabajar no sirven de nada.

De la misma manera que aprendemos de la experiencia en nuestras vidas, las redes neuronales requieren datos para aprender.

Por lo general, cuando se tienen grandes cantidades de datos, estos se dividen en 2 categorías: los datos de entrenamiento (60%) y los datos de prueba (40%). La red neuronal navega en los datos de entrenamiento y después prueba su precisión en los datos de prueba.

Cabe mencionar que el nivel técnico es uno de los desafíos más grandes para este tipo de tecnología. Este es un problema en el que están trabajando activamente varios investigadores, pero solo será más urgente a medida que las redes neuronales artificiales tengan un papel cada vez más importante en nuestras vidas.

Las redes neuronales ofrecen mucho para el crecimiento tecnológico, la innovación y el crecimiento de la inteligencia artificial, por eso y mas, es importante que leas, aprendas y compartas información en referencia al tema, seguro que muchos interesados agradecerán, no te despegues de las nuevas tecnologías que hacen girar al mundo.

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