{"id":10452,"date":"2022-12-14T10:00:00","date_gmt":"2022-12-14T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/immune.institute\/?p=10452"},"modified":"2022-12-14T10:00:00","modified_gmt":"2022-12-14T09:00:00","slug":"redes-neuronales-artificiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/immune.institute\/en\/blog\/redes-neuronales-artificiales\/","title":{"rendered":"Main features of artificial neural networks"},"content":{"rendered":"

Las redes neuronales artificiales <\/strong>se han convertido en una alternativa eficaz para fomentar el aprendizaje de los sistemas inform\u00e1ticos<\/strong>. A continuaci\u00f3n, vamos a tratar todas las claves al respecto. Definimos en qu\u00e9 consisten, cu\u00e1les son los tipos de redes neuronales artificiales y c\u00f3mo se adaptan a cada necesidad.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son las redes neuronales artificiales?<\/h2>\n\n\n\n

A la hora de definir qu\u00e9 son las redes neuronales <\/strong>hay que tener en cuenta su origen anglosaj\u00f3n. Las siglas ANN aluden a Artificial Neural Network<\/em>. Cada red est\u00e1 compuesta de algoritmos que se encargan de buscar cu\u00e1l es la relaci\u00f3n entre distintos datos. Este objetivo se logra con nodos interconectados<\/strong> que se asemejan a la red neuronal de un cerebro.<\/p>\n\n\n\n

Como veremos, el an\u00e1lisis y data processing<\/strong> es una tarea cada vez m\u00e1s cotidiana, pero a la vez requiere de una cierta especializaci\u00f3n, lo que requiere la preparaci\u00f3n de los profesionales, quienes acceden a programas de Master in Data Science<\/a> o Executive Master in Data Science<\/a> para impulsar su perfil profesional.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEn qu\u00e9 consisten las redes neuronales hablando en t\u00e9rminos inform\u00e1ticos?<\/h2>\n\n\n\n

Si bien la definici\u00f3n anterior es bastante clara, debemos especificar algunos t\u00e9rminos. Al indicar en qu\u00e9 consisten las redes neuronales artificiales hablando en t\u00e9rminos inform\u00e1ticos <\/strong>hay que comentar su estructura interna:<\/p>\n\n\n\n

  • Input layer<\/strong><\/em>: es el nombre de la capa de entrada. Se compone de nodos de entrada que reenv\u00edan la informaci\u00f3n a la segunda capa. Hay tantos nodos como datos que se quieren procesar.<\/li>
  • Hidden layer<\/strong><\/em>: la segunda capa es la que se encarga de filtrar los datos que recibe. Est\u00e1 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.<\/li>
  • Output layer <\/strong><\/em>o capa de salida: funciona como la segunda y los datos se combinan de nuevo para su modificaci\u00f3n en los nodos activos. Finalmente, producen los valores que podr\u00e1 ver quien solicite la informaci\u00f3n correspondiente.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Tipos de redes neuronales<\/h2>\n\n\n\n

    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.<\/p>\n\n\n\n

    Prealimentadas<\/h3>\n\n\n\n

    Son las que procesan los datos desde la capa de entrada<\/strong> hasta la de salida. Cada nodo se conecta a los de la siguiente capa. La retroalimentaci\u00f3n permite que esta red pueda realizar predicciones con mayor exactitud.<\/p>\n\n\n\n

    Con un algoritmo de retropropagaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

    Gracias a la retroalimentaci\u00f3n, la red va aprendiendo y mejora el an\u00e1lisis predictivo<\/strong> que realiza. A la hora de elegir los datos repasa su flujo y tiene en cuenta los siguientes procesos:<\/p>\n\n\n\n

    • Cada nodo adivina cu\u00e1l es el siguiente nodo con el que debe conectarse.<\/li>
    • Se confirma que la suposici\u00f3n es la m\u00e1s 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 m\u00e1s bajo.<\/li>
    • Los nodos hacen una nueva predicci\u00f3n con las suposiciones correctas y se repite el primer paso. El objetivo es depurar cada proceso al m\u00e1ximo.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Redes neuronales convolucionales<\/h3>\n\n\n\n

      The <\/strong>redes neuronales convolucionales son las encargadas del filtrado y la s\u00edntesis de los datos<\/strong>. Estas operaciones se denominan convoluciones. Son habituales en el filtrado y la clasificaci\u00f3n de las im\u00e1genes. Cada segunda capa detecta detalles concretos como la profundidad, la capa o los bordes para elegir la mejor alternativa.<\/p>\n\n\n\n

      \u00bfPara qu\u00e9 se usan las redes neuronales en inform\u00e1tica?<\/h2>\n\n\n\n

      Una vez que hemos comentado su funcionamiento interno, es el momento de exponer cu\u00e1l es su utilidad espec\u00edfica. Lo habitual es que se empleen para:<\/p>\n\n\n\n

      • Predecir y simular situaciones<\/strong>: con la base de los datos entrantes es posible obtener los de salida y descubrir cu\u00e1l es la tendencia.<\/li>
      • Clasificar y reconocer <\/strong>los patrones: hay organizar los datos en clases predefinidas. Es recomendable identificar caracter\u00edsticas \u00fanicas sin tener datos previos.<\/li>
      • Procesar y modelizar los datos<\/strong>: se validan, agregan y analizan los datos recibidos. Igualmente, se buscan los errores a la hora de dise\u00f1ar un sistema inform\u00e1tico o web m\u00e1s complejos.<\/li>
      • La inteligencia artificial<\/strong>: se combinan el deep learning<\/em> and the machine learning<\/em> para obtener mejores resultados.<\/li>
      • Ingenier\u00eda de control<\/strong>: se monitorizan los sistemas inform\u00e1ticos y se manipulan los robots. Tambi\u00e9n es posible emplear las redes neuronales artificiales para crear sistemas y robots.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

        Redes neuronales y machine learning<\/em><\/h3>\n\n\n\n

        La combinaci\u00f3n de ambos aspectos es imprescindible para disfrutar de servicios como los siguientes:<\/p>\n\n\n\n

        • La posibilidad de atender a un paciente.<\/li>
        • En el sector del comercio es tan \u00fatil en el minorista como en el electr\u00f3nico (sobre todo para recomendar productos).<\/li>
        • En los medios de transporte sin conductor.<\/li>
        • Para la emisi\u00f3n de v\u00eddeo en directo.<\/li>
        • En todo lo relacionado con el Internet de las cosas.<\/li>
        • Para agilizar la log\u00edstica de una negocio.<\/li>
        • A su vez, las redes neuronales ANN son muy eficaces para el pron\u00f3stico de las futuras ventas.<\/li>
        • La validaci\u00f3n de los datos recibidos es mucho m\u00e1s eficaz.<\/li>
        • Resulta m\u00e1s sencillo investigar el comportamiento <\/strong>de cada cliente.<\/li>
        • Es posible gestionar los riesgos y adelantarse a que sucedan.<\/li>
        • El reconocimiento de caracteres o de voz es inmediato.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

          Por todo lo anterior, las redes neuronales artificiales son una alternativa de enorme utilidad para cualquier sector. De su uso depender\u00e1 la consecuci\u00f3n de los objetivos m\u00e1s optimistas y la mejora de la atenci\u00f3n al cliente final.<\/p>\n\n\n\n

          If you are looking for technology training fill in the form for more information.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n