Red neuronal artificial: ¿Qué es?

Las redes neuronales artificiales son más comunes de lo que pensamos. Con este A Fondo puedes conocer todo lo necesario.

¿Qué es una red neuronal artificial?

Una red neuronal artificial, también conocida como red neuronal artificial o simplemente red neuronal, es un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Está diseñada para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de patrones, el procesamiento de datos, la toma de decisiones o la resolución de problemas complejos. Las redes neuronales artificiales son una parte fundamental de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Estas redes están compuestas por unidades básicas llamadas “neuronas artificiales” o “nodos“, que están interconectadas mediante conexiones ponderadas. Cada neurona recibe entradas, realiza una operación matemática en esas entradas y produce una salida. La información fluye a través de la red neuronal desde la capa de entrada, pasando por una o varias capas ocultas (si las hubiera), y finalmente llega a la capa de salida, donde se obtiene el resultado deseado.

Las conexiones ponderadas entre las neuronas permiten a la red aprender de los datos. Durante el proceso de entrenamiento, la red neuronal ajusta automáticamente los pesos de estas conexiones para minimizar la diferencia entre las salidas reales y las salidas deseadas, utilizando algoritmos de optimización como el descenso del gradiente. Este proceso de ajuste de pesos es lo que permite a las redes neuronales aprender y adaptarse a partir de los datos de entrada.

Existen diversos tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo perceptrones multicapa (redes feedforward), redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN), y muchas otras arquitecturas especializadas para tareas específicas. Estas redes se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, predicción de series temporales, juegos, diagnóstico médico y más, debido a su capacidad para modelar relaciones complejas en los datos.

¿Cómo funciona una red neuronal IA?

La manera de funcionar de una red neuronal IA es la siguiente:

• Arquitectura de la red neuronal: Una red neuronal consta de una serie de capas, que incluyen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. La capa de entrada recibe los datos de entrada, la capa de salida produce la salida deseada, y las capas ocultas procesan y transforman la información a medida que fluye a través de la red.
• Neuronas artificiales: Cada capa de una red neuronal contiene neuronas artificiales, también llamadas nodos o unidades. Cada neurona está conectada a todas las neuronas de las capas adyacentes mediante conexiones ponderadas. Estas conexiones tienen pesos que se ajustan durante el entrenamiento.
• Función de activación: Cada neurona aplica una función de activación a la suma ponderada de las entradas recibidas. La función de activación introduce no linealidad en la red, lo que le permite aprender relaciones no lineales en los datos. Ejemplos de funciones de activación comunes incluyen la función sigmoide, la función ReLU (Rectified Linear Unit) y la función tangente hiperbólica.
• Proceso de propagación hacia adelante: La información fluye desde la capa de entrada a través de las capas ocultas hasta llegar a la capa de salida mediante un proceso llamado propagación hacia adelante. Cada neurona realiza sus cálculos y pasa su salida a las neuronas de la siguiente capa.
• Cálculo del error: Después de que la red haya producido una salida, se compara con la salida deseada. Esto da como resultado un error, que es una medida de cuán lejos está la predicción de la realidad.
• Ajuste de pesos: El objetivo principal durante el entrenamiento de la red es minimizar el error. Para hacerlo, se utiliza un algoritmo de optimización, como el descenso del gradiente, para ajustar los pesos de las conexiones en la red. El algoritmo de optimización se basa en el gradiente del error con respecto a los pesos, y se utiliza para actualizar los pesos de manera que el error disminuya gradualmente.
• Ciclo de entrenamiento: El proceso de ajuste de pesos se repite durante un número específico de iteraciones o hasta que el error alcance un nivel aceptable. Durante el entrenamiento, la red “aprende” a mapear las entradas a las salidas deseadas al ajustar los pesos de sus conexiones.
• Uso en inferencia: Después del entrenamiento, la red neuronal se puede utilizar para hacer predicciones o tomar decisiones en función de nuevos datos de entrada que no formaban parte del conjunto de entrenamiento. La información fluye a través de la red mediante la propagación hacia adelante, y la red produce una salida basada en sus pesos ajustados.

¿Cómo se crea una red neuronal?

Para crear una red neuronal hay que realizar varios pasos.
Definición del problema y recopilación de datos: primero, debes identificar el problema que deseas resolver utilizando la RNA. Esto implica definir las entradas, las salidas deseadas y los datos disponibles. Luego, recopila y prepara un conjunto de datos adecuado para entrenar y evaluar tu RNA. Asegúrate de tener suficientes ejemplos etiquetados.

Elección de la arquitectura de la RNA: decide qué tipo de RNA utilizarás en función de la naturaleza del problema. Por ejemplo, las redes neuronales convolucionales (CNN) son adecuadas para tareas de visión por computadora, mientras que las redes neuronales recurrentes (RNN) son útiles para el procesamiento de lenguaje natural y series temporales. Define el número de capas y el número de neuronas en cada capa. Esto se conoce como la arquitectura de la red.

Inicialización de pesos y selección de funciones de activación: Inicializa los pesos de las conexiones de la red de manera aleatoria o utilizando alguna técnica de inicialización estándar. Elige las funciones de activación para cada neurona en la red. Ejemplos comunes incluyen ReLU, sigmoide y tangente hiperbólica.

Definición del modelo: Utiliza una biblioteca o marco de trabajo de aprendizaje automático, como TensorFlow o PyTorch, para crear el modelo de RNA. Esto implica definir las capas y las conexiones entre ellas según la arquitectura que hayas decidido.

Compilación del modelo: Configura el modelo especificando la función de pérdida (loss function) que se utilizará para evaluar el rendimiento de la red, el algoritmo de optimización y las métricas que se utilizarán para medir el rendimiento durante el entrenamiento.

Entrenamiento de la RNA: Alimenta la red con tus datos de entrenamiento y utiliza el algoritmo de optimización para ajustar los pesos de las conexiones. El entrenamiento se realiza a través de múltiples épocas (iteraciones), y el objetivo es minimizar la función de pérdida.

Evaluación del modelo: Utiliza un conjunto de datos de prueba o validación para evaluar el rendimiento de la red neuronal después del entrenamiento. Calcula métricas relevantes, como precisión, exactitud o error, para determinar qué tan bien se está desempeñando la red en tareas de predicción.

Ajuste y optimización: Si el rendimiento no es satisfactorio, puedes ajustar hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, la arquitectura de la red o la cantidad de datos de entrenamiento para mejorar el rendimiento.

Despliegue de la RNA: Una vez que estés satisfecho con el rendimiento de tu RNA, puedes implementarla en una aplicación o sistema para realizar inferencias en nuevos datos.

Mantenimiento y actualización: Es importante seguir supervisando y manteniendo tu RNA a medida que cambian los datos y los requisitos del problema.

¿Para qué se utilizan?

Las redes neuronales artificiales (RNAs) se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones en diversas industrias debido a su capacidad para aprender patrones complejos a partir de datos y realizar tareas de procesamiento de información de manera eficiente

1. Visión por Computadora:
   • Reconocimiento de objetos: Las RNAs se usan para identificar y clasificar objetos en imágenes y videos, lo que es fundamental en aplicaciones como la vigilancia de seguridad y la conducción autónoma.
   • Segmentación de imágenes: Se emplean para delimitar y etiquetar áreas específicas en imágenes, lo que es útil en medicina (por ejemplo, segmentación de tumores en imágenes médicas) y en aplicaciones de edición de imágenes.
2. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):
   • Traducción automática: Las RNAs se utilizan en sistemas de traducción automática para convertir texto de un idioma a otro.
   • Procesamiento de texto: Se aplican en análisis de sentimientos, resumen automático de texto, generación de texto autónoma y chatbots.
3. Medicina y Ciencias de la Salud:
   • Diagnóstico médico: Las RNAs ayudan en el diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas.
   • Descubrimiento de fármacos: Se utilizan para predecir la eficacia de compuestos químicos en la búsqueda de nuevos medicamentos.
4. Finanzas:
   • Predicción de precios: Las RNAs se aplican en pronósticos de mercados financieros y predicciones de precios de acciones.
   • Detección de fraude: Se utilizan para identificar transacciones fraudulentas en tarjetas de crédito y sistemas bancarios.
5. Automatización Industrial:
   • Control de procesos: Las RNAs se emplean en el control de sistemas y procesos industriales, como la optimización de la producción y el mantenimiento predictivo de maquinaria.
6. Juegos y Entretenimiento:
   • Videojuegos: Se utilizan para crear agentes de IA que pueden competir en juegos de estrategia, ajedrez, Go y otros.
   • Recomendación de contenido: Las RNAs se aplican en sistemas de recomendación para plataformas de streaming y comercio electrónico.
7. Robótica:
   • Control de robots: Se emplean en robótica para el aprendizaje de habilidades, la navegación y la percepción del entorno.
8. Automoción:
   • Conducción Autónoma: Las RNAs se utilizan en vehículos autónomos para detectar obstáculos, interpretar señales de tráfico y tomar decisiones de conducción.
9. Ciencias Sociales:
   • Predicción del comportamiento del usuario: Se utilizan en redes sociales y plataformas de marketing para predecir el comportamiento y las preferencias de los usuarios.
10. Ciencia e Investigación:
    • Análisis de datos: Las RNAs se aplican en la interpretación de datos científicos, como análisis de secuencias genéticas y pronósticos climáticos.