Redes neuronales: ¿Qué son y cómo funcionan?
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. Las redes neuronales tratan de emular el cerebro humano, mediante una combinación de ciencia informática y estadística para resolver problemas comunes en el campo de la IA.
Las redes neuronales artificiales (ANN) están formadas por capas de nodos, que contienen una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo, o neurona artificial, se conecta a otro y tiene un peso y un umbral asociados. Si la salida de un nodo individual está por encima del valor de umbral especificado, dicho nodo se activa y envía datos a la siguiente capa de la red. De lo contrario, no se pasan datos a la siguiente capa de la red.
Las redes neuronales se basan en entrenar datos para aprender y mejorar su precisión con el tiempo. Una vez que estos algoritmos de aprendizaje se ajustan de manera precisa, constituyen potentes herramientas de informática e inteligencia artificial, lo que nos permite clasificar y agrupar los datos a gran velocidad. Las tareas de reconocimiento de voz o reconocimiento de imagen pueden tardar minutos frente a las horas que requiere la identificación manual de expertos humanos.
Cómo se entrenan
Entrenar una red neuronal consiste en ajustar cada uno de los pesos de las entradas de todas las neuronas que forman parte de la red neuronal, para que las respuestas de la capa de salida se ajusten lo más posible a los datos que conocemos. En otras palabras, el entrenamiento de redes neuronales es el proceso de enseñar a una red neuronal a realizar una tarea. En principio, las redes neuronales aprenden procesando varios conjuntos grandes de datos etiquetados o sin etiquetar. Debido a que utilizan estos ejemplos, pueden procesar entradas desconocidas con mayor precisión.
Aplicaciones cotidianas
Las redes neuronales son una tecnología que se utiliza en muchas aplicaciones cotidianas. Algunos ejemplos de cómo las redes neuronales se utilizan en nuestra vida diaria son:
- Redes sociales: Las redes sociales como Twitter utilizan redes neuronales para mejorar su producto. Twitter procesa un elevado número de tweets para resaltar los más relevantes e interesantes para cada usuario y llevarlos al timeline, esto con el fin de hacer más atractiva la red al encontrar instantáneamente el contenido que más nos atrae.
- Asistentes digitales: Los asistentes digitales como Alexa, Siri o Cortana utilizan redes neuronales para procesar el lenguaje natural y generar respuestas útiles.
- Reconocimiento de voz: Las redes neuronales son extremadamente útiles para identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, en el reconocimiento de voz, las redes neuronales pueden convertir ondas sonoras en texto
- Procesamiento de imágenes y videos: Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de red neuronal que se utiliza principalmente para el procesamiento de imágenes y videos.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo las redes neuronales se utilizan en nuestra vida cotidiana para mejorar la comunicación y facilitar tareas.
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