¿Qué son las redes neuronales?

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Si tuviésemos que nombrar el órgano del cuerpo humano con un funcionamiento más complejo, probablemente, todos coincidiríamos en que se trata del cerebro humano. Precisamente, en este órgano ocurre gran parte de los procesos más importantes para nuestra supervivencia. Con más de 80 mil millones de neuronas, la misma cantidad de otros tipos de células y muchísimas conexiones entre todas ellas, el cerebro humano es asombroso. Y. aunque imitarlo sea realmente complejo, la Inteligencia Artificial se está acercando gracias a lo que denominamos redes neuronales.

 

Las redes neuronales son modelos o programas de machine learning inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes utilizan procesos artificiales -con neuronas artificiales- que imitan las conexiones de nuestras neuronas para identificar estímulos, barajar opciones, tomar decisiones e incluso llegar a conclusiones.

 

Las redes neuronales se utilizan principalmente en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) para resolver problemas complejos que no pueden abordarse mediante algoritmos tradicionales. ¿Quieres conocer más acerca de qué son y cómo funcionan las redes neuronales? ¡Sigue leyendo y conoce todos los detalles con UDAVINCI!

 

Redes neuronales: Una visión integral

Las redes neuronales han revolucionado muchos campos de la ciencia y la tecnología, gracias a su capacidad de responder ante estímulos, aprender a partir de simples datos, identificar patrones, hacer predicciones y llegar a conclusiones. Tanto es así, que podemos encontrar redes neuronales en ámbitos tan diversos como la medicina o la tecnología.

 

Así, la evolución de las redes neuronales, desde su origen más primario en 1957, junto con avances en el Deep Learning, ha permitido el desarrollo de sistemas altamente precisos y eficientes que son utilizados por industrias y sectores de todo el mundo. ¿Quieres conocer más sobre esto?

 

Estructura fundamental de una red neuronal

Si las redes neuronales son capaces de imitar a nuestro cerebro, su estructura no puede ser simple. Por eso, queremos hablarte acerca de cómo es la estructura fundamental de una red neuronal. ¡Veamos!

 

Una red neuronal consta de varias capas de neuronas interconectadas. Cada neurona recibe señales de las neuronas de la capa anterior, procesa estas señales y transmite el resultado a las neuronas de la capa siguiente.

 

Así, las capas principales en una red neuronal son:

  • Capa de entrada: Recibe los datos iniciales o de entrada.
  • Capas ocultas: Procesan los datos a través de múltiples transformaciones.
  • Capa de salida: Produce el resultado final o la predicción en base a lo anterior.

En el proceso de esta información, cobra especial relevancia los pesos y los baises. Estos componentes indican cómo una red neuronal procesa la información y cómo aprende de sus datos para tomar decisiones y emitir conclusiones válidas. Por un lado, los pesos so coeficientes que determinan la importancia de cada entrada en la neurona, regulándose para minimizar el error en sus predicciones. Por otro lado, el bais es un valor adicional que permite a la red neuronal ajustar la salida de datos, proporcionando mayor flexibilidad.

 

Clasificación de redes neuronales según la topología de red

Las redes neuronales pueden clasificarse según su topología de red. Algunos de los tipos más comunes son:

  • Redes neuronales monocapa – perceptrón simple: Es el tipo de red neuronal más simple puesto que se compone de una capa de neuronas que proyectan las entradas a una capa de neuronas de salida. Es ahí donde se producen todos los cálculos necesarios.
  • Redes neuronales convolucionales (CNN): Cada neurona no se une con todas las capas siguientes sino con un subgrupo de ellas. Son utilizadas principalmente en el procesamiento de imágenes y video. Las CNN son eficaces en tareas de reconocimiento de patrones visuales.
  • Redes neuronales recurrentes (RNN): No presentan una estructura de capas, sino que permiten conexiones arbitrarias entre neuronas. Son adecuadas para el procesamiento de datos secuenciales, como series temporales o texto.
  • Redes de base radial (RBF): Utilizadas en aplicaciones de clasificación y regresión. Estas redes tienen una estructura simple con una capa de entrada, una capa oculta que aplica una función de base radial y una capa de salida lineal.

 

Clasificación de redes según el método de aprendizaje

Otra forma de clasificar las redes neuronales es según el método de aprendizaje que utilizan. ¡Veamos!

  • Aprendizaje supervisado: En este método, la red neuronal se entrena con un conjunto de datos etiquetados. Se trata de un entrenamiento controlado por un supervisor, de forma que este controla que la salida sea la adecuada para cada entrada.
  • Aprendizaje no supervisado (o autosupervisado): La red se entrena con datos no etiquetados, sin supervisión, por lo que no requieren de influencia externa para ajustar los pesos.
  • Aprendizaje por refuerzo: La red aprende a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones. Este método es el más lento, pero es común en aplicaciones de robótica y juegos.

 

Redes neuronales y Siri: reconocimiento de voz y asistente virtual

Basta con que hayas probado a tener una conversación con el asistente virtual Siri para darte cuenta de que, efectivamente, parece que estás hablando con una persona. Esto es, en parte, gracias a la importancia de las redes neuronales en este dispositivo. ¿Quieres conocer más sobre esto?

 

Este asistente virtual de Apple utiliza una combinación de redes neuronales recurrentes (RNN) y de redes neuronales convolucionales (CNN) para procesar el reconocimiento de voz y comprender el lenguaje. La Inteligencia Artificial detrás de Siri es capaz de almacenar millones de datos e información valiosa que le permite interpretar comandos de voz, responder preguntas y realizar tareas específicas.

 

Las redes neuronales han transformado la Inteligencia Artificial y han abierto nuevas posibilidades en diversas áreas de aplicación. Desde el reconocimiento de voz hasta el procesamiento de imágenes, estas redes han demostrado ser herramientas poderosas para resolver problemas complejos. Sin duda, se trata de un sector profesional en auge y cada vez son más las empresas que demandan profesionales especializados en redes neuronales. ¡Ahora tú puedes ser uno de ellos! Confía en UDAVINCI y fórmate en IA y Deep Learning. ¿Hablamos?

 

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