Aplicaciones de las Redes Neuronales: Ejemplos de la vida real que debes conocer.
Las Redes Neuronales Artificiales se componen en parte de Neuronas Reales conocidas comúnmente como unidades. Dichas unidades pueden agruparse en capas que componen toda la formación de la red.
Cada capa puede tener desde unas pocas unidades hasta millones. Esto depende del nivel de complejidad que deba poseer la red neuronal para encontrar patrones en los datos.
Explicación de las redes neuronales
Comúnmente, en una Red Neuronal Artificial, hay tres tipos de capas presentes. Son una capa de entrada, una capa de salida y capas intermedias u ocultas. La capa de entrada recibe datos del mundo exterior que la red necesita para su análisis.
A continuación, estos datos pasan por una o varias capas ocultas. Transforma la entrada en información útil para la capa de salida.
Por último, la capa de salida da una respuesta basada en los datos de entrada que ha recibido.
En la mayoría de las redes neuronales, las unidades de una capa están conectadas a las unidades de la capa siguiente. Cada una de estas conexiones tiene pesos que deciden cuánto afecta una unidad a otra. La red neuronal aprende más sobre los datos a medida que éstos pasan de una unidad a otra. Este proceso de aprendizaje conduce a una salida final de la capa de salida.
Comprensión del funcionamiento de las redes neuronales artificiales
Se basa en las neuronas humanas que funcionan en el cerebro. Merece la pena llamarlas redes neuronales o redes neurales. El primer nivel de una red neuronal artificial es el nivel de entrada. En este caso, recibe información de la fuente externa y la pasa a la segunda capa, llamada capa oculta.
Cada neurona recibe información de las neuronas de la capa anterior. Después calcula una suma ponderada y pasa esa información a las neuronas de la capa siguiente en la capa oculta. Estas neuronas están conectadas de forma que tienen pesos asignados. Esto garantiza que cada elemento impacte de forma única en la neurona conectada.
¿Cómo aprenden las redes neuronales?
Las redes neuronales se aprenden a partir del conjunto de entrenamiento. Por ejemplo, si el objetivo es enseñar a una red neuronal a reconocer gatos, entonces se introducen en la red varios miles de fotos de gatos diferentes. Esto ayuda a la red a aprender qué aspecto tiene un gato.
Tienes que comprobar si puede identificarlos correctamente una vez que la red haya visto suficientes imágenes de gatos. Para ello, dale nuevas imágenes y pídele que decida si cada una de ellas es un gato o no. A continuación, un humano comprobará sus respuestas para confirmar si son correctas.
Se utiliza un proceso llamado retropropagación para mejorar su aprendizaje si la red comete errores. Consiste en ajustar los pesos de las conexiones entre las unidades en función del número de errores cometidos. Este proceso continúa hasta que la red neuronal puede identificar correctamente imágenes de gatos con muy pocos errores.
Tipos de redes neuronales
Aquí hemos enumerado diferentes tipos de redes neuronales para que las conozcas:
1. Redes neuronales de avance
Las FNN son el tipo más sencillo de redes neuronales artificiales. Se suelen utilizar para tareas como clasificar datos y hacer predicciones. Estas redes son buenas detectando patrones en los datos y son bastante fáciles de entrenar.
Las FNN están formadas por varias capas. Cada capa procesa los datos de entrada de una forma específica antes de enviarlos a la capa siguiente.
2. Redes neuronales recurrentes
Las RNN son excelentes para reconocer patrones que se producen a lo largo del tiempo. Se suelen utilizar para tareas como el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas.
Las RNN tienen un bucle de retroalimentación que permite que la información se mueva entre las distintas capas de la red. Esta capacidad les permite aprender y recordar acontecimientos pasados. Es útil para tareas como comprender palabras habladas o traducir frases.
3. Redes neuronales convolucionales
Las CNN están especialmente diseñadas para reconocer imágenes y son muy buenas detectando patrones complejos. Funcionan como las redes neuronales normales. Sin embargo, tienen una capa única llamada capa convolucional que procesa las imágenes utilizando operaciones matemáticas específicas.
Esta característica ayuda a las CNN a aprender distintos detalles de las imágenes en varios niveles. Las CNN se utilizan en tareas como el procesamiento del habla y de imágenes. Esto las hace especialmente útiles en áreas como la visión por ordenador.
Características principales de las redes neuronales
Las redes neuronales tienen algunas características potentes que les ayudan a resolver problemas, de forma muy parecida a como lo hacen los humanos, especialmente cuando trabajan con grandes cantidades de datos:
Aprendizaje adaptativo: Las redes neuronales pueden aprender y comprender relaciones complejas, basándose en lo que ya saben. Por ejemplo, los programas informáticos pueden utilizar el aprendizaje adaptativo para ayudar a enseñar materias como matemáticas y lengua.
Autoorganización: Pueden ordenar y clasificar grandes cantidades de datos. Esto los hace ideales para manejar tareas visuales complicadas, como el análisis de imágenes médicas.
Funcionamiento en tiempo real: A veces, las redes neuronales pueden dar respuestas de inmediato. Es útil en situaciones como los coches autoconducidos y la navegación de drones.
Predicción: Las redes neuronales pueden hacer predicciones basadas en modelos de datos. Puede aplicarse a cosas como la predicción meteorológica y los patrones de tráfico.
Tolerancia a fallos: Si partes de una red neuronal están dañadas o faltan, puede seguir funcionando rellenando los huecos. Esto es especialmente importante en áreas como la exploración espacial, donde los dispositivos electrónicos pueden fallar.
Aplicaciones comunes de las redes neuronales que debes conocer.
Las redes neuronales tienen muchas aplicaciones prácticas. Ha llegado el momento de repasar lo comunes que son en nuestras vidas y cómo las utilizan las personas.
Análisis Predictivo
Una de las aplicaciones más comunes de las redes neuronales son los modelos de predicción. Estas redes pueden ayudar a predecir sucesos futuros, como la probabilidad de que alguien deje de pagar un préstamo o cuántos productos se venderán en los próximos meses.
Esta información puede ayudar a las organizaciones empresariales en los procesos de toma de decisiones.
Por ejemplo, si hay que aprobar un préstamo a alguien o cuántas existencias hay que pedir. También pueden utilizarse para predecir los resultados de partidos deportivos o elecciones.
Imagen médica
Los profesionales utilizan redes neuronales para ayudar a leer imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas en la asistencia sanitaria. Estos sistemas de IA pueden analizar las imágenes mucho más rápido que un humano. También pueden trabajar las 24 horas del día sin cansarse ni necesitar descansos.
Coches autónomos
Las redes neuronales también ayudan a los coches autoconducidos. Mientras conducen, estos coches tienen que hacer un seguimiento de muchas cosas diferentes que ocurren a la vez, a menudo de forma impredecible. La IA de estos coches tiene que tomar decisiones rápidas basándose en los datos que recopila. Las redes neuronales permiten el pensamiento complejo necesario para que un coche autoconducido navegue con seguridad.
Defensa
Todo país necesita un equipo de defensa fuerte para protegerse. Los países avanzados pueden utilizar redes neuronales para acceder a datos militares y analizarlos. Esto ayuda a mejorar sus sistemas de defensa. Los países están utilizando estas tecnologías para mejorar sus estrategias de defensa.
Las redes neuronales desempeñan un papel importante en la defensa, ayudando en tareas como la localización de objetos. También ayudan a analizar ataques y a gestionar la logística. También se utilizan para controlar drones y vigilar los mares. Incluso pueden supervisar patrullas aéreas. Todo ello contribuye a crear sistemas de defensa eficaces.
Procesamiento del Lenguaje Natural
Ayuda a los ordenadores a comprender y responder al texto escrito. Se utiliza en chatbots y asistentes virtuales. Sobre todo en la banca, para ayudar a los clientes. La PNL también puede ordenar, analizar y resumir información. Además, permite a los ordenadores crear nuevos textos utilizando grandes modelos lingüísticos que se han entrenado con muchos datos.
Reconocimiento de voz
La tecnología de reconocimiento de voz permite a las máquinas entender las palabras habladas, identificar el idioma e incluso captar el tono del hablante. Esta tecnología ayuda en cosas como transcribir conversaciones, crear subtítulos automáticos y clasificar las solicitudes telefónicas de los clientes en función del servicio que necesiten.
Predicción bursátil
Las redes neuronales se están utilizando para predecir los precios de las acciones y ayudar en las decisiones de inversión. Esta tarea puede ser difícil para los métodos tradicionales, pero las redes neuronales pueden aprender y ajustarse, lo que las hace muy adecuadas para este trabajo.
Con el tiempo, se ha demostrado que las redes neuronales pueden predecir con éxito los precios de las acciones. A medida que estas redes mejoren, cabe esperar que se utilicen aún más para predecir el mercado bursátil.
Optimización de la cadena de suministro
Una aplicación importante de las redes neuronales artificiales es prever el consumo de un producto en la cadena de suministro. Esto ayuda a las empresas a pedir la cantidad adecuada de existencias.
Las empresas pueden ahorrar dinero y trabajar de forma más eficiente haciendo esto. Las redes neuronales lo consiguen reconociendo patrones en el comportamiento de los clientes.
Asistentes virtuales activados por voz
Los asistentes virtuales activados por voz utilizan un reconocimiento del habla basado en redes neuronales. Así, el dispositivo puede reconocer tu habla y reaccionar en consecuencia.
Estas redes avanzadas pueden incluso captar el tono y el contexto de tus palabras. Esto hace que la conversación resulte más natural.
Reflexiones finales
Las redes neuronales tienen muchos usos. Van desde reconocer caras hasta predecir el tiempo. Funcionan como capas conectadas similares a cómo funciona el cerebro humano. Pueden manejar muchas tareas utilizando sólo unas pocas entradas sencillas. Los algoritmos de las redes neuronales han facilitado la evaluación de los datos y han mejorado los algoritmos tradicionales.
