Redes neuronales artificiales: funciones y aplicaciones en machine learning
Una de las premisas básicas de la computación es tratar de replicar el funcionamiento del cerebro humano, con el objetivo de crear tecnologías que desempeñen funciones cada vez más avanzadas. Este es el caso de las redes neuronales artificiales, herramientas que logran aprender a partir de datos, para posteriormente, ofrecer respuestas naturales, es decir, lo más cercanas posible a como lo haría un ser humano.
El día de hoy te contaremos todo lo que necesitas saber sobre las redes neuronales artificiales, y haremos un breve recorrido sobre lo que es posible hacer con ellas actualmente.
¿Qué son exactamente las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales o también conocidas como ANN, por sus siglas en inglés, son modelos computacionales basados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano.
Estas redes se asemejan al funcionamiento de la interconexión entre neuronas, generando conexiones organizadas, con elementos de entrada, una capa oculta, y otras más orientadas a la salida de los datos.
En este caso, se utiliza un procesamiento ponderado, lo que permite que las redes neuronales logren aprender a partir de los datos, configurando uno de los elementos fundamentales del Marching Learning.
Diferencias entre redes neuronales supervisadas y no supervisadas
Asimismo, hay dos tipos de redes neuronales, las supervisadas, y las no supervisadas. Estas son clasificadas, de acuerdo a los enfoques, el tipo de datos que utilizan y también la disponibilidad de los mismos.
A continuación veremos en qué consisten cada una de ellas:
Redes neuronales supervisadas
Funcionan con datos etiquetados, lo que permite mapear las entradas y las salidas.
El objetivo de estas es clasificar los datos, para lograr dar respuestas esperadas a partir del ordenamiento de etiquetas predefinidas en los datos, por lo que se le conoce como aprendizaje supervisado.
En este caso, algunas de sus aplicaciones son:
- Predicciones del mercado.
- Clasificación de datos.
- Reconocimiento de voz.
Redes neuronales no supervisadas
Estas redes son más avanzadas, ya que aprenden patrones ocultos en los datos, sin necesidad de basarse en etiquetas de entrada predefinidas.
Pueden hacer uso de un gran banco de datos, y la propia red neuronal no supervisada encontrará similitudes para describir patrones, e incluso estructurar los datos.
Las aplicaciones de las redes neuronales no supervisadas son:
- Detección de anomalías en los datos.
- Comprensión de imágenes.
- Segmentación de clientes.
Arquitecturas de redes neuronales artificiales más utilizadas
Las redes neuronales machine learning pueden adoptar diversas arquitecturas, dependiendo del problema que se busca resolver. A continuación, te contaremos cuáles son las arquitecturas neuronales artificiales más utilizadas.
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Este tipo de redes están diseñadas para procesar imágenes y datos espaciales, utilizando capas convolucionales, las cuales son capaces de detectar los bordes, las texturas y las formas en las imágenes.
Se caracterizan por reducir la cantidad de parámetros utilizando filtros, siendo altamente eficientes para extraer las características de las imágenes.
Éstas suelen aplicarse en softwares de reconocimiento facial, diagnóstico médico por imágenes, y también como apoyo para detectar objetos en videos.
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Este tipo de arquitectura de redes neuronales se utilizan para procesar datos de manera secuencial, ya que se caracterizan principalmente por tener conexiones recurrentes, las cuales permiten el aprendizaje de la información previa.
En este caso, se utiliza la memoria para procesar grandes secuencias de datos, favoreciendo el entendimiento del contexto, lo que potencia la posibilidad de predicción.
Este tipo de redes neuronales se aplica en softwares de reconocimiento de voz, generadores de texto, soporte a través de Chatbots, y predicción del mercado de valores o el clima.
Aplicaciones prácticas de las redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales han revolucionado una gran variedad de industrias, debido a su capacidad de aprender, y mejorar conforme van operando con cada vez más datos.
A continuación veremos algunas de sus aplicaciones con más relevancia en la actualidad:
Clasificación de imágenes
Las redes neuronales pueden categorizar imágenes en diferentes tipos, siendo sumamente útiles en sectores como la medicina, la industria y la seguridad.
Por ejemplo, suelen utilizarse en softwares de reconocimiento facial, aplicados en sistemas de vigilancia, e incluso el dispositivo móvil que tienes en tu mano.
Destacan porque su precisión es tal que se aplican en ramos donde la eficacia es cuestión de vida o muerte, por ejemplo, para clasificar radiografías y resonancias magnéticas en el ámbito médico.
Detección de objetos
Continuando con la aplicación sobre la categorización de imágenes, en este caso, las redes neuronales profundas hacen mucho más que clasificar, localizando y delimitando objetos dentro de la imagen.
Las aplicaciones son bastante bastas, desde su uso en deportes para mejorar la designación de los árbitros a través del rastreo de jugadores y balones, hasta aplicaciones mucho más avanzadas, como por ejemplo, el identificar intrusos a través de la videovigilancia sin necesidad del componente humano.
Y una de sus aplicaciones más impresionantes, es en el manejo de vehículos autónomos, ya que esta red permite detectar peatones, sortear obstáculos y leer señales de tráfico y ajustar la conducción de acuerdo a ello.
Traducción automática
Las redes neuronales permiten realizar traducciones entre idiomas, naturales y precisas.
Por ejemplo, el traductor de Google utiliza modelos de redes neuronales para hacer traducciones en tiempo real, lo que también se ha implementado en los subtítulos automáticos de YouTube.
Los asistentes de voz aplican las redes neuronales, las cuales son capaces de interpretar múltiples idiomas y responder de forma contextual, incluso cuando los datos de entrada provienen de diferentes idiomas.
Generación de texto
Y finalmente, las redes neuronales son capaces de generar textos coherentes, basados en datos de entrada previos, y simulando el estilo de escritura humano.
En este caso, son aplicados en asistentes virtuales, Chatbots de servicio al cliente, generación de blogs y sitios de Internet, y también en la creación de contenido complejo como textos artísticos, poesía y guiones de cine.
Conclusión
Las redes neuronales artificiales seguirán transformando la manera en la que interactuamos con la tecnología, pero sobre todo tendrán una especial relevancia en todas nuestras actividades cotidianas.
Desde el análisis de imágenes, el procesamiento de texto y su aplicación en el lenguaje, no cabe duda que estas herramientas tecnológicas seguirán innovando en un amplio ramo de sectores.
