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Principales características de las redes neuronales artificiales

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Las redes neuronales artificiales se han convertido en una alternativa eficaz para fomentar el aprendizaje de los sistemas informáticos. A continuación, vamos a tratar todas las claves al respecto. Definimos en qué consisten, cuáles son los tipos de redes neuronales artificiales y cómo se adaptan a cada necesidad.

¿Qué son las redes neuronales artificiales?

A la hora de definir qué son las redes neuronales hay que tener en cuenta su origen anglosajón. Las siglas ANN aluden a Artificial Neural Network. Cada red está compuesta de algoritmos que se encargan de buscar cuál es la relación entre distintos datos. Este objetivo se logra con nodos interconectados que se asemejan a la red neuronal de un cerebro.

Como veremos, el análisis y procesamiento de datos es una tarea cada vez más cotidiana, pero a la vez requiere de una cierta especialización, lo que requiere la preparación de los profesionales, quienes acceden a programas de Máster de Data Science o Máster Executive en Data Science para impulsar su perfil profesional.

¿En qué consisten las redes neuronales hablando en términos informáticos?

Si bien la definición anterior es bastante clara, debemos especificar algunos términos. Al indicar en qué consisten las redes neuronales artificiales hablando en términos informáticos hay que comentar su estructura interna:

  • Input layer: es el nombre de la capa de entrada. Se compone de nodos de entrada que reenvían la información a la segunda capa. Hay tantos nodos como datos que se quieren procesar.
  • Hidden layer: la segunda capa es la que se encarga de filtrar los datos que recibe. Está compuesta de nodos activos que multiplican por un peso antes de sumar los resultados. Los nodos resultantes son un 10 % de los de la primera capa. Las capas ocultas en redes neuronales son la clave para que los datos se procesen correctamente.
  • Output layer o capa de salida: funciona como la segunda y los datos se combinan de nuevo para su modificación en los nodos activos. Finalmente, producen los valores que podrá ver quien solicite la información correspondiente.

Tipos de redes neuronales

Los modelos de redes neuronales son tres y cada red se emplea de forma distinta. Por ello, vamos a tratar de explicarlos de manera clara y concisa.

Prealimentadas

Son las que procesan los datos desde la capa de entrada hasta la de salida. Cada nodo se conecta a los de la siguiente capa. La retroalimentación permite que esta red pueda realizar predicciones con mayor exactitud.

Con un algoritmo de retropropagación

Gracias a la retroalimentación, la red va aprendiendo y mejora el análisis predictivo que realiza. A la hora de elegir los datos repasa su flujo y tiene en cuenta los siguientes procesos:

  • Cada nodo adivina cuál es el siguiente nodo con el que debe conectarse.
  • Se confirma que la suposición es la más adecuada. Cada nodo le da un valor de peso superior a las rutas que llevan a las suposiciones correctas. A las suposiciones incorrectas se les otorga un peso más bajo.
  • Los nodos hacen una nueva predicción con las suposiciones correctas y se repite el primer paso. El objetivo es depurar cada proceso al máximo.

Redes neuronales convolucionales

Las redes neuronales convolucionales son las encargadas del filtrado y la síntesis de los datos. Estas operaciones se denominan convoluciones. Son habituales en el filtrado y la clasificación de las imágenes. Cada segunda capa detecta detalles concretos como la profundidad, la capa o los bordes para elegir la mejor alternativa.

¿Para qué se usan las redes neuronales en informática?

Una vez que hemos comentado su funcionamiento interno, es el momento de exponer cuál es su utilidad específica. Lo habitual es que se empleen para:

  • Predecir y simular situaciones: con la base de los datos entrantes es posible obtener los de salida y descubrir cuál es la tendencia.
  • Clasificar y reconocer los patrones: hay organizar los datos en clases predefinidas. Es recomendable identificar características únicas sin tener datos previos.
  • Procesar y modelizar los datos: se validan, agregan y analizan los datos recibidos. Igualmente, se buscan los errores a la hora de diseñar un sistema informático o web más complejos.
  • La inteligencia artificial: se combinan el deep learning y el machine learning para obtener mejores resultados.
  • Ingeniería de control: se monitorizan los sistemas informáticos y se manipulan los robots. También es posible emplear las redes neuronales artificiales para crear sistemas y robots.

Redes neuronales y machine learning

La combinación de ambos aspectos es imprescindible para disfrutar de servicios como los siguientes:

  • La posibilidad de atender a un paciente.
  • En el sector del comercio es tan útil en el minorista como en el electrónico (sobre todo para recomendar productos).
  • En los medios de transporte sin conductor.
  • Para la emisión de vídeo en directo.
  • En todo lo relacionado con el Internet de las cosas.
  • Para agilizar la logística de una negocio.
  • A su vez, las redes neuronales ANN son muy eficaces para el pronóstico de las futuras ventas.
  • La validación de los datos recibidos es mucho más eficaz.
  • Resulta más sencillo investigar el comportamiento de cada cliente.
  • Es posible gestionar los riesgos y adelantarse a que sucedan.
  • El reconocimiento de caracteres o de voz es inmediato.

Por todo lo anterior, las redes neuronales artificiales son una alternativa de enorme utilidad para cualquier sector. De su uso dependerá la consecución de los objetivos más optimistas y la mejora de la atención al cliente final.

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