¿Intrigado por la idea de que los ordenadores aprendan? Bueno, las Redes Neuronales son los principales actores clave; son neuronas interconectadas que se asemejan de forma vaga a la estructura de un cerebro humano, imitando el acto de aprender y tomar decisiones.

 

Neural Networks

En este artículo, veremos:

  • Qué son las Redes Neuronales
  • De qué están hechas las Redes Neuronales
  • Cómo aprenden las Redes Neuronales
  • Cuáles son los tipos de Redes Neuronales
  • ¿Qué son las Redes Neuronales?

 

Qué son las Redes Neuronales

Una Red Neuronal Artificial (ANN) es un método de deep learning en inteligencia artificial basado en el cerebro humano, diseñado para que un ordenador sea capaz de aprender a realizar tareas basándose en ejemplos de entrenamiento. Sin embargo, para que un ordenador pueda realizar estas tareas, tiene que aprender, que es el concepto clave detrás de las redes neuronales. Por ejemplo, a una red neuronal se le pueden proporcionar miles de imágenes de gatos y perros, cada una etiquetada con «gato» o «perro», y encontraría patrones visuales en las imágenes para aprender a clasificar una imagen determinada como gato o perro.

 

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¿De qué están hechas las Redes Neuronales?

En términos generales, las capas son los bloques de construcción de las redes neuronales formadas por nodos, cada uno de los cuales es responsable de procesar y transformar los datos de una manera específica. Hay tres tipos de capas:

  1. Capa de Entrada: Esta capa recibe los datos de entrada y los pasa al resto de la red.
  2. Capa Oculta: Está compuesta por una o más capas según la complejidad de la red, y son los componentes clave del aprendizaje y la complejidad. Las capas ocultas funcionan analizando la salida de la capa anterior, procesándola más y pasándola a la siguiente capa.
  3. Capa de Salida: Contiene los resultados finales de la red después de todo el procesamiento de datos. El número de nodos de esta capa depende del número de clases que se quieran predecir.

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Profundizando un poco en la conexión entre dos capas, encontramos que cada nodo está conectado con cada nodo en la siguiente capa. La fuerza de estas conexiones se determina por un parámetro llamado peso; durante el entrenamiento, la red aprende los valores óptimos para estos pesos a través de un proceso llamado retropropagación.

 

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¿Cómo aprenden las Redes Neuronales?

El aprendizaje, o comúnmente conocido como entrenamiento, generalmente es un proceso que involucra la presentación de redes neuronales con ejemplos de datos de entrada junto con la salida correcta correspondiente. Específicamente, hay varios pasos involucrados en el proceso de entrenamiento. Estos pasos incluyen:

  1. Inicialización: Configurar la configuración inicial de la red neuronal, lo que generalmente implica asignar valores aleatorios a sus parámetros como pesos.
  2. Propagación hacia adelante: Procesar los datos de entrada a través de la red para generar predicciones o salidas.
  3. Medición de errores: Evaluar la precisión entre las salidas predichas y las salidas reales usando una medida de error o pérdida.
  4. Cálculo de ajustes: Determinar cómo actualizar los parámetros de la red basándose en los errores observados, con el objetivo de reducirlos con el tiempo.
  5. Actualización de parámetros: Modificar los parámetros de la red, como pesos y sesgos, para minimizar los errores observados durante el entrenamiento.
  6. Optimización iterativa: Repetir los pasos anteriores a lo largo de múltiples iteraciones, mejorando gradualmente el rendimiento de la red.
  7. Validación y prueba: Evaluar el rendimiento de la red entrenada en conjuntos de datos de validación y prueba independientes para asegurar su capacidad de generalizar a datos no vistos.

 

Cuáles son los tipos de Redes Neuronales

Las Redes Neuronales son variadas, cada una con una estructura y función única para resolver diferentes problemas. Las redes neuronales más comunes son:

  • Red neuronal convolucional (CNN): Utilizada en tareas de clasificación y visión por ordenador, utiliza filtros de optimización para reducir imágenes a una forma más fácil de procesar, sin perder características críticas. Aplicaciones de la vida real incluyen reconocimiento de patrones, reconocimiento de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial y más.
  • Red neuronal recurrente (RNN): Una red neuronal bidireccional para manejar datos secuenciales, lo que significa que las RNN tienen conexiones que forman ciclos dirigidos donde la salida del paso anterior se utiliza como entrada para el paso actual. Se utiliza en casos como el reconocimiento de voz o reconocimiento de escritura donde es esencial recordar información previa.

Esperamos que esta breve descripción de las Redes Neuronales os haya servido para comprender sus conceptos básicos.

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