Las redes neuronales, conocidas también como redes neuronales artificiales, son modelos de inteligencia artificial que buscan emular el comportamiento del cerebro humano.
Por lo general, estas redes se encuentran conformadas por un conjunto de nodos o elementos de procesos (que son los que simulan las neuronas) y conexiones que son los enlaces que envían información entre ellos.
Las redes neuronales se encuentran conformadas por 3 elementos básicos, que son: los nodos, los enlaces y las capas. Veamos cada uno de ellos:
Nodo: Es el elemento donde se procesa una información y se brinda una respuesta acorde a un peso o valor numérico, el cual da una señal, respuesta o resultado de salida.
Enlace: Los enlaces son los que unen a la red de neuronas y envían un determinado resultado de un nodo a otro, para estudiar elementos diferentes o profundizar en la respuesta final.
Capa: Nombre que recibe cada conjunto de neuronas que se encargan de un mismo proceso, para el cual han sido entrenadas.
Las redes neuronales artificiales funcionan de la siguiente manera: La red recibe un conjunto de datos en la primera capa de proceso que se conoce como capa de entrada. Aquí, los nodos analizan la información específica para la que fueron entrenados y envían una salida a la siguiente capa.
Dependiendo de lo complejo de la red, estará conformada por varias capas centrales, conocidas con el nombre de capas ocultas, dado que no conocemos cuáles son ni los datos de entrada ni los de salidas que ellas comparten.
Por último, una vez procesada la información se dará respuesta en la capa de salida, la cual esta conformada por los datos obtenidos después del proceso de evaluación de la red.
Para que usted entienda mejor el proceso de funcionamiento de una red neuronal, utilizaremos los resultados de variables dicotómicas, donde 1 es sí y 0 es no.
Supongamos que realizamos una encuesta donde le preguntamos a los consumidores si están conformes con el servicio prestado por la compañía y las respuestas son sí o no.
El nodo que recibirá esa información, arrojará como respuesta de salida un “Sí”, cuando el valor se igual a 1, de lo contrario dirá “No”.
Quizás este ejemplo sea muy simple, sobre todo porque se trata de una única capa de neuronas, pero en líneas generales permite entender con mayor facilidad cómo funcionan los procesos dentro de las redes neuronales.
Backpropagation, entrenamiento de las redes neuronales.
Como ya dijimos anteriormente, cada capa de una red neuronal tiene un conjunto de nodos que pueden y deben ser entrenados para especializarse en una tarea en específico.
Pero, ¿cómo se entrena un nodo?
Para responder esta pregunta, lo primero que debe recordar es que la inteligencia artificial se basa en algoritmos matemáticos. Ya señalamos que cada nodo tiene un peso o valor numérico para poder dar una respuesta.
Si retomamos el ejemplo de variables dicotómicas, el peso 1 daría como respuesta “Sí” y el peso 0 daría como respuesta “No”. El entrenamiento, ayudará a la red a entender qué valor asignar a cada respuesta para poder dar un resultado que realmente se apegue a la realidad.
En palabras más sencillas, el Backpropagation o propagación hacia atrás, se basa en introducir datos de entrenamiento que permitan a los nodos ir aprendiendo del ensayo y error, para que ajusten sus resultados de acuerdo a modelos aprendidos en dicho entrenamiento.
Resulta importante señalar, que el sistema va modificando los valores de cada neurona en función al grado de participación que esta haya tenido dentro del proceso que arrojó el resultado de salida.
Aunque parezcan toda una novedad, las redes neuronales artificiales existen como teoría desde la década de los 40. Aunque no consiguieron tener auge, porque este tipo de inteligencia artificial demanda gran cantidad de los recursos de un ordenador, tanto al momento de entrenarla como al utilizarla.
Actualmente, ya es posible implementar redes neuronales para realizar gran cantidad de tareas, todo esto gracias al avance de la tecnología como las tarjetas GPU que permiten procesar gran cantidad de datos sin demasiado esfuerzo o consumo de recursos.
Las redes neuronales varían según el tipo de “neurona” que utilizan dentro de su sistema. Aclaramos que una neurona a nivel informático, constituye una fórmula matemática que es la que da origen a algoritmos complejos.
En pocas palabras, la manera en la que se distribuyen los nodos dentro del sistema a través de una fórmula matemática, permitirá el uso de menor o mayor cantidad de capas dentro de la red y análisis más complejos.
Veamos los tipos de redes desde la más simple a la más compleja:
Perceptrón:
Es la neurona artificial creada por Frank Rosenblatt, se basa en una estructura lineal donde un conjunto de neuronas obtienen una información de entrada y generan un sub-grupo de resultados que conforman la capa de salida. Es el tipo de red más sencillo y básico.
Neurona sigmoide:
La función sigmoide, surgió debido al hecho que una neurona no solo permite la entrada de datos para enviar otros datos de salida, sino que además esta neurona debe poder activarse para generar el proceso de respuesta.
En definitiva, la función sigmoide permite generar una activación en el nodo, lo que le ayuda a procesar de forma más rápida y efectiva la información, bajo estructura de redes más complejas (Mayor cantidad de capas).
Redes profundas:
En la medida en que se va aumentando el número de capas ocultas dentro de las redes neuronales artificiales, se va exigiendo funciones matemáticas más eficientes que permitan no solo procesar rápido los datos, sino hacerlo de manera más eficiente.
Las redes neuronales profundas, buscan desarrollar información de salida mucho más específica, acertada y con alto grado de complejidad, en un periodo de tiempo demasiado corto en comparación con el cerebro humano.
Redes convolucionales:
La redes neuronales convolucionales emplean un tipo de neurona que emula la corteza visual primaria de un cerebro biológico. Son ideales al momento de obtener datos de imágenes y cualquier tipo de información visual.
La estructuración de este tipo de red se hace a través de multicapas que estudian ciertos elementos muy específicos de la información, buscando similitudes como tipo de borde, color, forma, hasta abarcar todos los elementos de expresión plástica que se pueden estudiar en obras de arte.
Obviamente, el grado de complejidad de los resultados dependerá de la cantidad de capas utilizadas dentro del sistema, así como el grado de entrenamiento que cada uno de los nodos haya desarrollado.
Así, se han logrado crear pies de fotos bastante descriptivos, gracias a la combinación de redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes que se alimentan en el lenguaje natural.
Como podrá ver, la inteligencia artificial es un campo que da para mucho dentro de los entornos empresariales, puede ayudarle a predecir resultados, encontrar tendencias o reducir los riesgos de sus acciones.
Desarrollar redes neuronales para su empresa, es una manera muy inteligente de aprovechar las ventajas del Big Data y establecer escenarios que le permitan alcanzar sus objetivos.
