¿Qué es una red neuronal y cómo funciona?

El cerebro humano tiene más de 100 mil millones de neuronas y sirve como modelo para construir máquinas inteligentes. Desde los años 50, la ciencia computacional ha trabajado para replicar el sistema de redes neuronales mediante funciones matemáticas y neuronas artificiales que realizan cálculos y transmiten resultados de una neurona a otra. En este artículo te contamos qué es una red neuronal artificial, cómo funciona y dónde se aplica.

¿Qué es una red neuronal y cómo funciona?

Una red neuronal artificial es un modelo de aprendizaje automático que simula el funcionamiento del cerebro humano. Está compuesta por una serie de neuronas interconectadas que procesan información y la transmiten a través de conexiones ponderadas.

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Una red neuronal básica consiste de capas de neuronas. Todo el proceso empieza en la capa de entrada donde se recibe la información o solicitud. La capa de entrada la transforma en un formato numérico que sea comprensible para la máquina.

Estos datos se transmiten a las neuronas de las capas ocultas y se procesan según las fórmulas ya incorporadas. Las neuronas siempre producen un solo valor, no importa cuántas conexiones de salida tengan.

La respuesta de las neuronas depende de los coeficientes desarrollados durante el entrenamiento. Estos coeficientes se llaman pesos. Estos coeficientes funcionan como memoria: la red neuronal recuerda cómo responder a los datos con características parecidas.

En la última capa de salida, la red neuronal saca una conclusión y termina el procesamiento de la solicitud.

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Tipos de redes neuronales

Los tipos de redes neuronales artificiales más comunes son los siguientes:

Monocapa

Es la red neuronal más sencilla: tiene solo una capa de neuronas que proyectan la información de la entrada directamente a la capa de salida, donde se realizan los cálculos. Las neuronas de la capa no están interconectadas, lo que permite clasificar datos linealmente separables.

Multicapa

Tiene varias capas ocultas y se usa a menudo en tareas de clasificación y regresión.

Convolucional

Se especializa en procesar los datos con la estructura de cuadrícula, como imágenes y videos. Se basa en los datos de entrenamiento y extrae automáticamente las características que se usarán para clasificar objetos.

Recurrente

En este caso, las neuronas no se organizan en capas: se crean conexiones arbitrarias o ciclos entre las neuronas, y se consigue que la red tenga memoria. Este tipo de la red neuronal procesa datos secuenciales o datos de series temporales.

Generativa adversaria

Consiste de dos redes: la generadora que crea datos nuevos y la discriminadora que evalúa si los datos son reales o falsos. Las dos redes se entrenan juntas para mejorar la capacidad de generar datos correctos. Su aplicación principal es la generación de imágenes.

¿Cómo se entrenan las redes neuronales?

Existen dos métodos principales para entrenar redes neuronales artificiales, el aprendizaje supervisado y el no supervisado.

En el caso del aprendizaje supervisado, el resultado del procesamiento se compara con los datos de referencia, es decir, la “respuesta correcta”. Si la red da una respuesta incorrecta, se ajustan los coeficientes de peso y el proceso empieza de nuevo para disminuir el porcentaje de errores. El aprendizaje supervisado se aplica cuando se conoce el resultado deseado: por ejemplo, para clasificar imágenes, reconocer sonido o voz, etc.

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El aprendizaje no supervisado usa solo los datos de entrada y deja que la red identifique patrones. El algoritmo se basa en el conocimiento previo de lo que deben ser los valores de salida. A lo largo del entrenamiento, el modelo va ajustando los parámetros para reducir la diferencia entre los resultados obtenidos y los esperados. Este método se aplica para agrupar datos, identificar anomalías, construir modelos estadísticos y de lenguaje.

¿Para qué se usan?

Las redes neuronales, como parte de la Inteligencia Artificial, permiten crear sistemas enfocados en encontrar una combinación de parámetros que mejor se ajuste a un contexto determinado. Estos sistemas son capaces de aprender y mejorarse con el entrenamiento. Superan pruebas en escuelas de leyes o de negocios, mantienen conversaciones inteligentes y generan textos completos y coherentes sobre cualquier temática. Su potencial llega hasta la medicina, dónde ayudan a pronosticar la evolución de patologías, predicen las reacciones adversas a medicamentos y hacen el análisis de pruebas de los pacientes.

Las principales tareas que realizan las redes neuronales incluyen:

Clasificación

Una red neuronal puede identificar patrones o elegir un objeto específico del conjunto propuesto basándose en sus características. Es capaz de reconocer rostros, emociones, voces y tipos de objetos. Se emplea en las aplicaciones como Siri, Búsqueda Por Voz y Google Translate.

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Regresión

Se refiere a las tareas que requieren que el resultado del procesamiento sea un número específico. Por ejemplo, una red LSTM (long short-term memory) permite no solo predecir el valor de una acción en la bolsa sino también analizar por qué la acción tendrá este valor. La red LSTM es una red neuronal recurrente que recuerda datos en las secuencias (textos, conversaciones o el comportamiento histórico de una acción) y los preserva por mucho tiempo. Por lo tanto, puede tener una memoria tanto de corto plazo como también de largo plazo.

Predicción de series temporales

Son pronósticos basados ​​en una serie dinámica de valores recolectados durante un periodo, como cambios de precios, tendencias de consumo, predicciones del tiempo, etc. Así, se puede predecir el número de accidentes de tráfico usando las toolboxes (librerías) de Matlab. El sistema puede modelar pronósticos y revisar la validez del modelo por medio de métodos estadísticos de error.

Clustering

Estas tareas son similares a las de clasificación, pero no implican categorías predefinidas para dividir los datos. La red neuronal crea categorías (clusters) basadas en las características comunes de los datos. Esto le permite presentar los datos en formato visual y encontrar similitudes hasta en los casos poco evidentes. Así, las aseguradoras pueden identificar seguros falsificados, las agencias de marketing crean publicidades contextuales y otras estrategias.

La compañía IBM permite a las empresas afinar sus estrategias de marketing con redes neuronales. El asistente de inteligencia artificial IBM Watson determina el público potencial, selecciona contenido relevante e involucra al público objetivo en conversaciones individuales.

Generación

Se trata de la generación y la corrección automatizada del contenido. Se aplica para crear textos únicos, archivos de audio, videos, colorear películas e incluso cambiar el fondo de las fotos. Por ejemplo, la red neuronal Midjourney puede generar imágenes únicas basadas en una descripción de texto. Los modelos de lenguaje como BERT y XLNet, así como el bot ChatGPT, son herramientas poderosas para generar, traducir y resumir textos, responder preguntas, clasificar documentos y mucho más.

Redes neuronales y ciencia de datos

La importancia de las redes neuronales artificiales reside en su potencial de procesar grandes cantidades de datos de manera rápida, eficiente y tomar decisiones con asistencia humana limitada. Son especialmente útiles cuando se trabaja con masas de datos no estructurados, como textos, audios e imágenes. También detectan patrones que son difíciles de identificar mediante métodos tradicionales. Esto los convierte en una herramienta ideal para un científico de datos.

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