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Tecnología

¿Qué son las Redes Neuronales Artificiales?

por Josue
¿Qué son las redes neuronales?

En la actualidad las redes neuronales se encuentran en un excelente estado los logros obtenidos. Sin embargo, ¿de qué se trata estos modelos? ¿Cómo puede simular computadora el proceso de aprendizaje? Hoy en Lovtechnology vamos a tratar el tema ¿Qué son las redes neuronales artificiales?

Tabla de contenidos

¿Qué son las redes neuronales? ¿Cuál es su objetivo?

Las redes neuronales artificiales (RNA) o por sus siglas en inglés (ANN, Artificial Neural Network), no son más que un modelo tomando como ejemplo funcionamiento del cerebro humano. Se encuentra formado por un grupo de nodos llamados como neuronas artificiales que se encuentran conectadas y transfieren señales entre sí. Estas señales se propagan desde la entrada hasta originar una salida.

¿Qué son las redes neuronales?

El objetivo fundamental de las redes neuronales es memorizar modificándose de forma automática a sí mismo de manera que puede llegar a hacer complejas tareas, que no se pueden realizar a través de la clásica programación basada en reglas. De esta manera se pueden automatizar funciones que en un principio sólo podrían ser hechas por personas. En resumen, es solucionar los problemas de igual modo que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Las redes neuronales se encuentran inspirados en el sistema nervioso y el comportamiento biológico, desarrollando un sistema de interconexión en capas de neuronas artificiales que cooperan para encauzar datos de entrada y producir salidas.

Como modelo de la computación, las RNA usan grafos y funciones, estructuradas por elementos de proceso (nodos o EP) y enlaces (conexiones). Gestionan entradas y producen salidas que permiten resolver problemas. En determinados modelos se usan memoria local en los elementos de procesos o nodos. Los nodos y conexiones de la red neuronal se estructuran en capas.

Si deseas conocer más sobre el tema, le recomendamos el siguiente artículo.

¿Cómo se clasifican las redes neuronales?

¿Cómo se clasifican las redes neuronales?
¿Cómo se clasifican las redes neuronales?

En el momento de clasificar las RNA, se puede hacer a partir de múltiples tipos de redes. Las maneras de clasificarlas pueden alterar y entre los tipos de clasificación más usadas, se encuentran: clasificación por número de capas, clasificación por el tipo de conexiones y clasificación por el grado de conexiones. Además hay múltiples formas de realizar redes neuronales, a través de algoritmos y desarrollos diferentes.

Los tipos de redes neuronales se lo mencionamos a continuación: percepción multicapa, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes y redes neuronales de base radial.

Clasificación por el número de capas

En esta clasificación se puede fragmentar las redes neuronales en dos tipos principales:

  • Redes neuronales monocapas : por lo general son las más fáciles de realizar, la capa de entrada se puede considerar una capa, pero al no realizar cálculo no se tiene en cuenta en el momento de clasificar. La capa de entrada se enlazan a la capa de neuronas de salida que ejecutan cálculos determinados.
  • Redes neuronales multicapas: entre las uniones de entrada y de salida, hay múltiples capas de neuronas que realizan de intermediarias, conocidas como capas ocultas. Estas capas de neuronas, se pueden conectar entre ellas o no.

Clasificación por los tipos de conexiones

Las conexiones nos facilitan a clasificar los tipos de RNA o seleccionar que tipo de red se desea desarrollar, para tareas específicas. Entre los tipos de conexiones se encuentran:

  • Redes neuronales no recurrentes: se hallaron por el año de 1980, la información de las RNA funciona en un solo sentido. No hay una realimentación y además adolecen de memoria. Este tipo de red neuronal no es tan usada. No obstante las redes neuronales recurrentes y no recurrentes, usan algoritmos en común, por ejemplo en la fase de entrenamiento.
  • Redes neuronales recurrentes: las neuronas pueden hacer conexiones realimentación, así pues entre neuronas de una misma capa o de distintas capas. La realimentación da la posibilidad que las RN recurrentes, mantengan memoria. Las redes neuronales presentan mayores ventajas en sentido general y acostumbran ser potentes, que las redes neuronales no recurrentes.

Clasificación por grado de conexiones

Una característica muy similar entre el funcionamiento del cerebro del programa de inteligencia artificial, es la posibilidad de conexión. En tanto que la información en el silicio se trasladan más rápido que el cerebro, el cerebro humano contiene gran cantidad de conexiones como ventaja. Los tipos de RNA se clasifican por el grado de conexiones.

  • Redes neuronales totalmente conectadas: las capas precedentes y las capas siguientes, se encuentran conectadas. La totalidad de las neuronas se encuentran conectadas entre ellas.
  • Redes parcialmente conectadas: no todas las neuronas se encuentran totalmente conectadas entre ellas.

En el momento de conectar redes neuronales, se pueden efectuar estructuras muy complejas, en las que diferentes redes poseen determinadas jerarquías y funcionan en procesos diferentes.

¿Qué algoritmos son los más usados para desarrollar redes neuronales?

En el momento de desarrollar redes neuronales, hay una infinidad de algoritmos. Entre los algoritmos y cálculos que más se usan, se lo mencionamos a continuación:

  • Descenso de gradiente
  • Sigmoid (Función sigmoide)
  • BackPropagation (Propagación hacia atrás)
  • Método de Newton
  • Aprendizaje de cuantificación vectorial

¿Qué ventajas y desventajas tiene el uso de las redes neuronales?

¿Qué ventajas y desventajas tiene el uso de las redes neuronales?
¿Qué ventajas y desventajas tiene el uso de las redes neuronales?

Las RNA presentan ventajas ya que se encuentran basadas en la estructura del sistema nervioso, ante todo del cerebro.

Ventajas del uso de las redes neuronales

Aprendizaje: las redes neuronales artificiales poseen la destreza de aprender a través de una etapa conocida por etapa de aprendizaje. Esta se basa en suministrar a la RNA datos como entrada y a la vez se le dice cuál es su respuesta o salida que se espera.

Auto organización: una red neuronal artificial desarrolla su propia información de los datos en su interior, aliviando al usuario de realizar estas operaciones.

Tolerancia a fallos: como que una red neuronal artificial guarda los datos de manera redundante, esta se mantiene respondiendo aceptablemente aun si tiene un daño parcial.

Flexibilidad: una red neuronal tiene la capacidad de manejar cambios no valioso en los datos de entrada, por ejemplo señales con ruido u otras cosas en la entrada.

Desventajas del uso de las redes neuronales

  • Presenta un aprendizaje complejo para grandes tareas.
  • Tiempo de aprendizaje elevado. 
  • Cantidad de datos elevada para el entrenamiento

¿Qué aplicaciones presenta el uso de las redes neuronales?

¿Qué aplicaciones presenta el uso de las redes neuronales?
¿Qué aplicaciones presenta el uso de las redes neuronales?

Las redes neuronales se pueden usar en muchas aplicaciones, tanto comerciales como militares. Existen múltiples tipos diferentes de redes neuronales artificiales; cada uno con su particular más apropiada. Algunas aplicaciones se la mencionamos a continuación:

  • Biología:
    • Aprender más sobre el cerebro y otros sistemas.
    • Y obtener modelos de la retina.
  • .Empresa:
    • Poder identificar candidatos para posiciones específicas.
    • Explotación de bases de datos.
    • Se pueden optimizar las plazas y horarios en líneas de vuelo.
    • Se pueden reconocer caracteres escritos.
  • Medio ambiente:
    • Analizar tendencias y patrones.
    • Previsión del tiempo.
  • Finanzas:
    • Previsión de la evolución de los precios.
    • Valoración del riesgo de los créditos.
    • Identificación de falsificaciones.
    • Interpretación de firmas.
  • Manufacturación:
    • Robots automatizados y sistemas de control.
    • Control de producción en líneas de procesos.
    • Inspección de la calidad.
  • Medicina:
    • Diagnóstico y tratamiento a partir de síntomas y/o de datos analíticos.
      (electrocardiograma, encefalogramas, análisis sanguíneo, etc.).
    • Monitorización en cirugías.
    • Predicción de reacciones adversas en los medicamentos.
    • Entendimiento de la causa de los ataques cardíacos.
    • Analizadores del habla para ayudar en la audición de sordos profundos.
  • Militares:
    • Clasificación de las señales de radar.
    • Creación de armas inteligentes.
    • Optimización del uso de recursos escasos.
    • Reconocimiento y seguimiento en el tiro al blanco.

Estas aplicaciones tienen la finalidad de hacer un reconocimiento de patrones, como ser: averiguar un patrón en un conjunto de ejemplos, clasificar patrones, completar una señal a través de valores parciales o reconstruir el patrón correcto partiendo de uno distorsionado. Además, se encuentra en crecimiento la utilización de las redes neuronales en diferentes tipos de sistemas de control.

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