Introducción a las redes neuronales [ 7 recursos de aprendizaje]

Las redes neuronales se desarrollaron en un intento de replicar las intrincadas conexiones de las neuronas del sistema nervioso humano.

Se pensó que, dado que el sistema nervioso biológico era tan eficiente en la transmisión y el procesamiento de señales, podría ayudar a crear una inteligencia similar a la humana para las máquinas.

Esto condujo a la creación de una red de neuronas artificiales capaces de procesar y transferir datos igual que un grupo de neuronas del cerebro humano.

Esto proporcionó una gran capacidad a las máquinas para aprender y responder de forma inteligente, de ahí el nacimiento de las redes neuronales.

En este artículo hablaré de las redes neuronales, de cómo funcionan, de sus ventajas y de otros aspectos importantes.

Empecemos

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales o redes neuronales artificiales (RNA) son una parte de la inteligencia artificial (IA) y del aprendizaje automático (AM) que enseña a las máquinas/ordenadores a procesar la información como el cerebro biológico. La red dispone de un sistema adaptativo que le permite aprender de sus actividades anteriores y seguir mejorando.

Las redes neuronales son un subgrupo del aprendizaje automático y su núcleo se desarrolla mediante algoritmos de aprendizaje profundo. El nombre «red neuronal» se inspira en la intrincada red de neuronas del cerebro humano y en cómo se comunican las neuronas.

La red neuronal utiliza sus datos de entrenamiento como entrada para apoyar el aprendizaje y mejorar sus capacidades. Proporciona un aprendizaje constante a partir de datos anteriores con una precisión cada vez mayor, lo que la convierte en una herramienta potente y moderna.

La historia de las redes neuronales se remonta a la primera era de los ordenadores. La primera instancia de una red neuronal fue diseñada por Warren McCulloch como un sistema de circuitos capaz de aproximarse al funcionamiento del cerebro humano.

En 1958, la primera instancia de percepción artificial fue desarrollada por Frank Rosenblatt. En 1982, se publicó un artículo sobre las «redes neuronales recurrentes» de John Hopfield. Las redes neuronales se utilizaron ampliamente en 1988 en el campo del estudio de las proteínas.

Se utilizaron para predecir las formas tridimensionales de las proteínas. En el año 1992, se desarrolló un algoritmo para reconocer objetos tridimensionales.

En la actualidad, las redes neuronales se han vuelto muy avanzadas. Se utilizan en múltiples sectores, desde la sanidad, la industria aeroespacial y la defensa hasta la ciberseguridad, el marketing y las predicciones meteorológicas.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Como ya se ha explicado, el desarrollo de la red neuronal se inspiró en el cerebro humano en lo que respecta a la arquitectura neuronal. Las neuronas de un cerebro humano pueden crear una red compleja y altamente interconectada a través de la cual se envían señales y se procesa la información. Esta es la función de las neuronas que reproducen las redes neuronales.

El método básico por el que funcionan las redes neuronales es a través de la interconexión de múltiples y diferentes capas de neuronas dentro de la red. Cada neurona está conectada a otra a través de un nodo.

Puede recibir una entrada de la capa anterior y enviar una salida que pasa a la capa posterior. Este paso se repite hasta que la última capa toma una decisión o realiza una predicción.

El funcionamiento de la red neuronal puede entenderse mejor en términos de los mecanismos individuales de cada capa de la red a través de los cuales pasan y se procesan los datos. En una estructura básica, hay tres capas: de entrada, oculta y de salida.

Capa de entrada

Esta capa de la red neuronal se encarga de recoger los datos del mundo exterior. Una vez recogidos los datos, esta capa también los procesa, analiza su contenido y les añade una categoría para identificarlos mejor. A continuación, envía los datos a la capa siguiente.

Capa oculta

Los datos de la capa oculta proceden de la capa de entrada y de otras capas ocultas. Puede haber un gran número de capas ocultas en la red neuronal. Cada una de las capas ocultas puede analizar una entrada que se pasa desde una capa anterior. A continuación, la entrada se procesa y se sigue pasando.

Capa de salida

Los datos pasados desde la última capa oculta llegan a la capa de salida. Esta capa muestra la salida final del procesamiento de los datos que se produce en las capas anteriores de la red neuronal. La capa de salida puede tener uno o más nodos en función de la entrada.

Por ejemplo, cuando se trate de datos binarios (1/0, Sí/No), se utilizará un único nodo de salida. Pero, cuando se trate de datos multicategoría, se utilizarán varios nodos.

La capa oculta es esencialmente la red de aprendizaje profundo de interconexiones entre varios nodos. La conexión entre nodos se representa mediante un número denominado «peso». Representa en qué medida el nodo puede influir en otros nodos. Un valor positivo indica la capacidad de excitar otro nodo, mientras que un valor negativo indica la capacidad de suprimir otro nodo.

Tipos de redes neuronales

Para distintos tipos de usos y datos, se aplican distintos tipos de redes neuronales, cada una con una arquitectura diferente. He aquí algunos de los tipos de redes neuronales:

#1. Red Feed Forward

En este tipo de red neuronal existen múltiples capas ocultas y neuronas interconectadas. Aquí, el flujo de la información es sólo en la dirección hacia adelante sin retropropagación, de ahí el nombre «feedforward». Un mayor número de esta capa ayuda a la personalización del peso; y por lo tanto, al aprendizaje.

#2. Perceptrón

Es la forma más básica de red que consta de una sola neurona. La neurona aplica una función de activación a la entrada para obtener una salida binaria. Esencialmente suma el valor de entrada y el peso del nodo y pasa la suma a la función de activación para crear la salida. Las capas ocultas están ausentes en este tipo de red.

#3. Perceptrón multicapa

Este tipo de red neuronal permite la retropropagación que no admite el sistema feed-forward. Incorpora varias capas ocultas y funciones de activación que permiten el flujo bidireccional de datos. Las entradas se propagan hacia delante mientras que las actualizaciones de los pesos se propagan hacia atrás. En función del objetivo, la función de activación puede modificarse.

#4. Red de base radial

Esta categoría de red utiliza una capa de neuronas de función de base radial (RBF) entre las capas de entrada y salida. Estas neuronas pueden almacenar las clases de los diferentes datos de entrenamiento, utilizando así una forma diferente de predecir los objetivos. La neurona compara las distancias euclidianas con las clases realmente almacenadas a partir del valor característico de la entrada.

#5. Red convolucional

Esta red neuronal contiene múltiples capas de convoluciones que identifican características importantes a partir de entradas como imágenes. Las primeras capas se centran en los detalles de bajo nivel, mientras que las siguientes se centran en los detalles de alto nivel. Esta red utiliza una matriz o filtro personalizado para crear mapas.

#6. Red recurrente

Esta red se utiliza cuando es necesario obtener predicciones a partir de una secuencia de datos dada. Puede tomar entradas retardadas de la última predicción. Esto se almacena dentro de la celda de datos de la RNN, que a su vez, actúa como una segunda entrada utilizada para la predicción.

#7. Red de memoria a corto plazo

En este tipo de red neuronal, se utiliza una celda de memoria especial adicional para guardar la información durante más tiempo y superar el problema de los gradientes de fuga. Se utilizan puertas lógicas para identificar las salidas que deben utilizarse o descartarse. Así, las tres puertas lógicas que se utilizan son: Entrada, Salida y Olvido.

Beneficios de las redes neuronales

Las redes neuronales ofrecen muchas ventajas:

• Debido a su estructura, pueden procesar datos y aprender relaciones complejas y no lineales sobre el mundo real y generalizar su aprendizaje para crear nuevas salidas.
• Las redes neuronales no tienen restricciones en las entradas. Así, éstas pueden modelar la heteroscedasticidad a través de la cual puede aprender sobre las relaciones ocultas entre los datos.
• Una red neuronal puede almacenar datos en toda la red y trabajar con datos insuficientes. Esto crea redundancia de datos y reduce el riesgo de pérdida de datos.

• Al tener conexiones redundantes, es capaz de procesar múltiples datos simultáneamente y en paralelo. Esto significa que las redes neuronales pueden ayudar a realizar múltiples funciones al mismo tiempo.
• La capacidad de ajustar el procesamiento de los datos le confiere una gran tolerancia a los fallos y se entrena para mejorar constantemente.
• Como la red utiliza memoria distribuida, es resistente a la corrupción de datos.
• Puede aprender de sucesos pasados, a partir de los cuales puede entrenar a las máquinas para que tomen mejores decisiones.

Aplicaciones de las redes neuronales

• Predicción del rendimiento del mercado bursátil: El perceptrón multicapa se utiliza a menudo para predecir el rendimiento del mercado de valores y se prepara para los cambios bursátiles. El sistema hace previsiones basándose en los ratios de beneficios, los rendimientos anuales y los datos de rendimiento anteriores del mercado de valores.

• Reconocimiento facial: Las redes convolucionales se utilizan para ejecutar un sistema de reconocimiento facial que compara una identificación facial dada con una lista de identificaciones faciales de la base de datos para mostrar una coincidencia positiva.
• Estudio del comportamiento en las redes sociales: El perceptrón multijugador puede utilizarse para estudiar el comportamiento de las personas en los medios sociales a partir de conversaciones virtuales e interacciones en los medios sociales. Estos datos pueden utilizarse en actividades de marketing.
• Investigación aeroespacial: Las redes de retardo temporal pueden utilizarse en diversos campos de la aeronáutica, como el reconocimiento de patrones, la seguridad de los sistemas de control, el pilotaje automático de alto rendimiento, el diagnóstico de averías en aeronaves y el desarrollo de simulaciones. Esto ayuda a mejorar las prácticas de seguridad y protección en la industria.
• Planificación de la defensa: Se puede acceder a las estrategias de defensa y desarrollarlas utilizando redes neuronales. La tecnología puede utilizarse para predecir riesgos de defensa, controlar equipos automatizados e identificar posibles puntos de patrulla.
• Sanidad: La red puede utilizarse para crear mejores técnicas de imagen para ultrasonidos, tomografías computarizadas y radiografías. También puede ayudar a un mejor registro y seguimiento de los datos de los pacientes.
• Verificación de identidades: Los patrones en la escritura a mano pueden identificarse utilizando redes neuronales. Esto puede ayudar a identificar posibles pruebas de falsificación mediante sistemas de verificación de la escritura y la firma.
• Predicción meteorológica: Los datos de los satélites meteorológicos pueden utilizarse para el modelado dinámico y la previsión de patrones meteorológicos con mayor precisión. Esto puede ayudar a crear una alerta temprana de desastres naturales para que se puedan tomar medidas preventivas a tiempo.

Recursos didácticos

#1. Aprendizaje profundo A-Z de Udemy

Deep Learning A-Z by Udemy le ayudará a aprender a utilizar Python y a crear algoritmos de aprendizaje profundo. La duración del curso es de 22 horas y 33 min.

El curso enseñará a los estudiantes a:

• Comprender mejor los conceptos de IA, redes neuronales, mapas autoorganizados, máquina de Boltzmann y autocodificadores.
• Cómo aplicar estas tecnologías a la práctica en el mundo real.

El precio del curso es de 39,98 dólares.

#2. Ciencia de datos de Udemy

Data Science es un excelente curso sobre aprendizaje profundo y redes neuronales que cubre en profundidad las teorías de las redes neuronales utilizadas en el aprendizaje automático. Este curso también es ofrecido por Udemy. Su duración es de 12 horas.

El curso le enseñará

• Sobre el aprendizaje profundo y el funcionamiento de las redes neuronales
• Desarrollar código para redes neuronales desde cero

El precio del curso es de 35,13 dólares.

#3. Construir redes neuronales por Udemy

El curso de Udemy Construir redes neuronales en Python desde cero permite al alumno desarrollar el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático utilizando el descenso de gradiente y la regresión lineal. La duración del curso es de 3 horas y 6 minutos.

El curso le enseñará

• Sobre las funciones básicas de las redes neuronales como la regresión lineal, la retropropagación y la función de coste
• A entrenar redes neuronales, clasificarlas, ajustar sus ritmos de aprendizaje, normalizar las entradas y optimizar su precisión.

El precio del curso es de 31,50 dólares.

#4. Redes neuronales y aprendizaje profundo por Coursera

El curso Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo es ofrecido por Coursera. Es el primer curso especializado en aprendizaje profundo y se centra en conceptos fundamentales. La duración del curso es de 25 horas.

El curso le enseñará:

• Familiarizarse con las tendencias tecnológicas importantes que están impulsando el desarrollo del aprendizaje profundo
• Aprender a entrenar el aprendizaje profundo y a utilizarlo para desarrollar una red totalmente conectada.

Este curso se ofrece de forma gratuita.

#5. Construcción de aprendizaje profundo avanzado y PNL

El curso Building Advanced Deep Learning and NLP es ofrecido por Educative. El curso tarda unas 5 horas en completarse.

El curso le enseñará:

• Trabajar en entornos de codificación prácticos
• Aprender sobre conceptos de aprendizaje profundo y practicar en proyectos relacionados con el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y el aprendizaje profundo avanzado

El precio del curso es de 9,09 dólares al mes.

#6. Proyectos de redes neuronales con Python:

Este libro de James Loy es una guía definitiva sobre cómo utilizar Python y descubrir el poder de las redes neuronales artificiales. Le hará aprender e implementar redes neuronales con la ayuda de seis proyectos en Python utilizando redes neuronales. Completar este proyecto le ayudará a construir su cartera de ML.

El curso enseñará:

• Arquitecturas de redes neuronales como LSTM y CNN
• A utilizar librerías populares como Keras
• Los proyectos incluyen análisis de sentimientos, identificación de rostros, detección de objetos, etc.

#7. Redes neuronales y aprendizaje profundo

Este libro de Charu C. Aggarwal cubre los modelos modernos y clásicos en el aprendizaje profundo. Le enseñará los algoritmos y la teoría del aprendizaje profundo y las redes neuronales para que pueda aplicarlos en diversas aplicaciones.

También cubre aplicaciones como sistemas de recomendación, subtitulación y clasificación de imágenes, análisis de texto, traducción automática, juegos y mucho más.

Aprenderá

• Conceptos básicos de las redes neuronales
• Fundamentos de las redes neuronales
• Temas avanzados de redes neuronales como las GAN, las máquinas neuronales de Turing, etc.

Conclusión

Las redes neuronales son esencialmente una parte de la IA que permite el aprendizaje de una forma cercana a la inteligencia humana. Éstas comprenden múltiples capas, cada una con su propia función y salida. Dadas sus ventajas como la precisión, la capacidad de procesamiento de datos, la computación paralela, etc., las aplicaciones de las redes neuronales están aumentando en múltiples sectores para hacer predicciones y tomar decisiones más inteligentes.

También puede explorar las redes neuronales convolucionales.