Las redes neuronales son uno de los conceptos más importantes e interesantes del machine learning. Son un elemento complejo que permite la generación de conocimiento automático por parte de máquinas que funcionan bajo parámetros establecidos en algoritmos. Suelen ser confundidas con el Deep Learning, debido a que estos dos elementos tienen una relación muy cercana.

A continuación conocernos algunos aspectos importantes sobre las redes neuronales para entender que son y qué rol ejercen dentro de la inteligencia artificial y el machine learning.

¿Qué son las redes neuronales?

Dentro del mundo tecnológico, gracias a la popularización de los términos relacionados con la inteligencia artificial y el notable crecimiento de la implementación del machine learning nace la interrogante de ¿qué son las redes neuronales?

Estas son un conjunto de algoritmos diseñados especialmente para que su ejecución determine, detecte o reconozca patrones dentro de un conjunto de datos. Estos algoritmos son muy potentes ya que entrenan a la computadora para resolver problemas de alta complejidad. Estos elementos de alta complejidad para sistemas y computadoras en teoría inician siendo reconocimientos simples para los seres humanos como identificar un objeto en una foto o identificar un sonido.

El funcionamiento de las redes neuronales busca reproducir dentro de una maquina los procesos mediante los cuales los seres humanos tomamos decisiones. En pocas palabras estos algoritmos buscan actuar como las neuronas de nuestro cerebro, clasificándose en unidades especializadas en procesar información de forma jerárquica e interconectada.

¿Cómo es una red neuronal?

Una red neuronal esta principalmente organizada en capas. En esencia existen tres partes dentro de una red neuronal. En primera instancia se encuentra lo que conocemos como una capa de entrada, que son unidades que representan los campos de entrada. Adicionalmente se ubican diferentes capas ocultas, que pueden ser varias dependiendo de la complejidad de la red.

Por ultimo contamos con una capa de salida que representa los campos de destino de los datos. Las unidades se conectan a través de conexiones variables o ponderaciones. Los datos de entrada que conforman la primera capa poseen valores que se propagan hacia la capa siguiente, continuando esa ruta hasta llegar a la capa de salida. En el proceso de transito de los datos es que se produce el aprendizaje.

Los registros individuales son examinados de forma exhaustiva por la red generando una predicción para cada registro y realizando ajustes a cada una de las variables cuando se realiza una predicción incorrecta. Este ajuste se incorpora a la información base de la red para mejorar progresivamente las predicciones hasta arrojar uno varios criterios de parada.

En las primeras fases de funcionamiento de la red todas las ponderaciones suelen ser aleatorias y pueden los resultados ser incongruentes, esto es porque la red aprende a través de un proceso de entrenamiento. Los fallos son registrados para que no vuelvan a ocurrir y los resultados esperados. Cuando una red logra suficiente nivel de entrenamiento puede aplicarse a casos de datos futuros en los que se desconocen los resultados.

Tipos de redes neuronales

Una vez analizado su funcionamiento es importante destacar que existen diferentes tipos de redes neuronales. Estas basan su estructura básica en un “perceptron” y en el mecanismo denominado “Backpropagation” que permite a la neurona aprender de forma automática y descubrir la información que se encuentra oculta en los datos de entrada que son utilizados para su entrenamiento.

Conozcamos un poco más sobre los tipos de redes neuronales.

Perceptrón monocapa

Son redes neuronales simples que cuentan con una capa de entrada y una de salida. Este tipo de redes cuenta con un nivel bajo de capas ocultas y son capaces de representar funciones lineales.

Perceptrón Multicapa

Este tipo de redes neuronales cuentan adicionalmente de capas de entrada y salida de diversas capas ocultad que permiten representar funciones no lineales y a través del paso de los datos entre las capas, la red va aprendiendo y eliminando los enlaces que sean considerados no relevantes.

Red Neuronal recurrente

Las redes neuronales recurrentes no tienen una estructura de capas definidas sino que permiten el establecimiento de conexiones arbitrarias entre diferentes neuronas donde pueden inclusive crearse ciclos. Con esto se logra crear un espectro de temporalidad que le proporciona a la red neuronal una memoria. Este tipo de red es muy potente y es extremadamente útil en el análisis de textos, sonido y video.

Red Neuronal convolucional

En este modelo de red se cuenta con diversas capas que están entrenadas de forma especializada para realizar una tarea. Se cuentan con menos capas ocultas que en una red recurrente y los procesos suelen ser muy veloces y se utilizan principalmente para el análisis de imágenes.

Esperamos que esta información sea de gran utilidad para comprender un poco más sobre las redes neuronales.

Visita más de Grapheverywhere y descubre todo lo que necesitas saber sobre machine learning.