Introducción a las Redes Neuronales [+ 7 Recursos de Aprendizaje]
Neural networks were developed in an attempt to replicate the intricate connections of neurons of the human nervous system.
It was thought that since the biological nervous system was so efficient in relaying and processing signals, it could help create human-like intelligence for machines.
Esto llevó a la creation of a network of artificial neurons that can process and transfer data just like a cluster of neurons in the human brain.
Esto proporcionó una capacidad mucho mayor para que las máquinas aprendan y respondan de manera inteligente, de ahí el nacimiento de las redes neuronales.
En este artículo, hablaré sobre las redes neuronales, cómo funcionan, sus ventajas y otros aspectos importantes.
¡Empecemos!
¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales o redes neuronales artificiales (RNA) forman parte de inteligencia artificial (AI) y máquina de aprendizaje (ML) that teaches machines/computers to process information like the biological brain. The network has an adaptive system that allows it to learn from its previous activities and keep improving.
Las redes neuronales son un subgrupo de aprendizaje automático, y su núcleo se desarrolla utilizando deep learning algorithms. The name “neural network” is inspired by the intricate network of neurons in the human brain and how the neurons communicate.
La red neuronal utiliza sus datos de entrenamiento como entrada para apoyar el aprendizaje y mejorar sus habilidades. Proporciona un aprendizaje constante a partir de datos anteriores con una precisión cada vez mayor, lo que la convierte en una herramienta poderosa y moderna.
The history of neural networks can be traced back to the first era of computers. The first instance of a neural network was designed by Warren McCulloch as a circuit system that can approximate the human brain function.
En 1958, Frank Rosenblatt desarrolló la primera instancia de percepción artificial. En 1982, John Hopfield publicó un artículo sobre "redes neuronales recurrentes". Las redes neuronales se utilizaron ampliamente en 1988 en el campo del estudio de proteínas.
La tecnología se utilizó para predecir las formas tridimensionales de las proteínas. Para el año 1992 se desarrolló un algoritmo para el reconocimiento de objetos 3D.
En la actualidad, las redes neuronales se han vuelto muy avanzadas. Se utilizan en múltiples sectores, desde sanidad, aeroespacial y defensa hasta la seguridad cibernética, marketing y predicciones meteorológicas.
¿Cómo funcionan las redes neuronales?
As explained above, the development of the neural network was inspired by the human brain in terms of neural architecture. The neurons of a human brain can create a complex and highly interconnected net through which signals are sent and information is processed. This acts as the function of the neurons that are being replicated by neural networks.
El método básico por el cual 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 continúa repitiéndose hasta que la capa final toma una decisión o predicción.
The working of the neural network can be better understood in terms of the individual mechanisms of each layer of the network through which the data passes and is processed. In a basic structure, there are three layers – input, hidden, and output.
Capa de entrada
This layer of the neural network is responsible for collecting data from the outside world. After the data is collected, the layer also processes that data analyzes the content of the data, and adds a category to the data for better identification. It then sends the data to the next layer.
Capa oculta
Data from the hidden layer comes from the input layer and other hidden layers. There can be a large number of hidden layers in the neural network. Each of the hidden layers can analyze an input that is passed from a previous layer. The input is then processed and then passed on further.
Capa de salida
Los datos transmitidos desde la última capa oculta llegan a la capa de salida. Esta capa muestra el resultado final del datos processIng. that occurs in the previous layers of the neural network. The output layer can have one or more nodes based on the input.
For example, when dealing with binary data (1/0, Yes/No), a single output node will be used. But, while dealing with multi-category data, multiple nodes will be used.
The hidden layer is essentially the deep learning network of interconnections between several nodes. The node connection is represented by a number called “weight”. It represents how much the node can influence other nodes. A positive value indicates the ability to excite another node, while a negative value indicates the ability to suppress another node.
Tipos de redes neuronales
Para diferentes tipos de usos y datos, se aplican diferentes tipos de redes neuronales, cada una con una arquitectura diferente. Estos son algunos de los tipos de redes neuronales:
#1. Red de avance
In this type of neural network, multiple interconnected hidden layers and neurons are present. Here, the flow of the information is only in the forward direction with no backpropagation, hence the name “feedforward”. A larger number of this layer helps in weight customization; and hence, learning.
#2. Perceptron
This is the most basic form of network that consists of only 1 neuron. The neuron applies an activation function to the input to get a binary output. It essentially adds the input value and the node’s weight and passes the sum to the activation function to create the output. Hidden layers are absent in this type of network.
#3. Perceptrón multicapa
This type of neural network allows backpropagation which is not supported in the feed-forward system. This incorporates several hidden layers and activation functions that allow bidirectional data flow. Inputs get forward propagated while weight updates are backward propagated. Based on the target, the activation function can be changed.
#4. Red de base radial
This network category uses a layer of Radial Basis Function (RBF) neurons between the input and output layers. These neurons can store the classes of the different training data, thereby using a different way to predict targets. The neuron compares the Euclidean distances with actually stored classes from the feature value of the input.
#5. Red convolucional
This neural network contains multiple layers of convolutions that identify important features from inputs such as pictures. The first few layers focus on low-level details, while the subsequent layers focus on high-level details. A custom matrix or filter is used by this network to create mapas
#6. Red recurrente
Esta red se usa cuando existe un requisito para obtener predicciones de una secuencia de datos determinada. Puede tomar entradas retrasadas en el tiempo de la última predicción. Esto se almacena dentro de la celda de datos RNN, que a su vez actúa como una segunda entrada utilizada para la predicción.
#7. Red de memoria a corto plazo
In this type of neural network, an additional special memory cell is used to save information for a longer duration and overcome the problem of Vanishing Gradients. Logic gates are used to identify the outputs that need to be used or discarded. Thus, the three logic gates used in this are – Input, Output, and Forget.
Beneficios de las redes neuronales
Las redes neuronales ofrecen muchos beneficios:
- Because of its structure, it can process data and learn complex and nonlinear relationships about the real world and generalize its learning to create new outputs.
- Las redes neuronales no tienen restricciones en las entradas. Por lo tanto, estos pueden modelar la heteroscedasticidad a través de la cual puede aprender sobre las relaciones ocultas entre los datos.
- A neural network can store data across the entire network and work on insufficient data. This creates data redundancy and reduces the risk of data loss.
- Because of having redundant connections, it’s capable of processing multiple data simultaneously and in parallel. This means neural networks can help conduct multiple functions at the same time.
- The ability to adjust the data processing gives it strong fault tolerance and trains itself to improve constantly.
- Dado que la red utiliza memoria distribuida, es resistente a corrupción de datos.
- Puede aprender de eventos pasados, en base a los cuales puede entrenar máquinas para tomar mejores decisiones.
Aplicaciones de las redes neuronales
- Predicción del rendimiento del mercado de valores: Multilayer Perceptron is often used to predict stock market performance and prepares for stock market changes. The system makes forecasts basado en profit ratios, annual returns, and past performance data from the stock market.
- Reconocimiento facial: Las redes convolucionales se utilizan para ejecutar un reconocimiento facial sistema que hace coincidir una identificación facial dada con una lista de identificaciones faciales en la base de datos para mostrar una coincidencia positiva.
- Estudiar el comportamiento de las redes sociales: El Perceptrón multijugador se puede utilizar para estudiar el comportamiento de las personas en las redes sociales a partir de conversaciones virtuales e interacciones en las redes sociales. Estos datos se pueden utilizar en actividades de marketing.
- Investigación aeroespacial: Las redes de retardo de tiempo se pueden utilizar en varios 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 fallas de aeronaves y el desarrollo de simulaciones. Esto ayuda a mejorar las prácticas de seguridad y protección en la industria.
- Defensa PlannEn g: Defense strategies can be accessed and developed using neural networks. The technology can be used to predict defense risks, control automated equipment and identify potential spots for patrol.
- Cuidado de la salud: The network can be used to create better imaging techniques for ultrasound, CT Scans, and X-rays. This can also help in better recording and tracking of patient data.
- Verificación de identidad: Los patrones en la escritura a mano se pueden identificar utilizando redes neuronales. Esto puede ayudar a identificar evidencia potencial de falsificación a través de sistemas de verificación de escritura y firma.
- Tiempo forecastEn g: Data from weather satellites can be used for dynamic modeling and forecasting weather patterns with higher accuracy. This can help create an early warning of natural disasters so that preventive measures can be taken in time.
Recursos para el Aprendizaje
#1. Aprendizaje profundo AZ de Udemy
Deep Learning A-Z by Udemy will help you learn how to use Python and create Deep Learning Algorithms. The duration of the course is 22 hours and 33 min.
El curso enseñará a los estudiantes a:
- Better understand the concepts of AI, neural networks, self-organizing maps, Boltzmann Machine, and autoencoders.
- Cómo aplicar estas tecnologías a la práctica en el mundo real.
El precio del curso es de $39.98.
#2. Ciencia de datos de Udemy
Data Science es un excelente curso sobre aprendizaje profundo y redes neuronales que brinda una cobertura detallada de las teorías de redes neuronales utilizadas en el aprendizaje automático. Este curso también lo ofrece Udemy. Su duración es de 12 horas.
El curso enseñará:
- Acerca del aprendizaje profundo y la función de la red neuronal
- Desarrolle código para redes neuronales desde cero
El precio del curso es de $35.13.
#3. Creación de redes neuronales por Udemy
El curso de Udemy Creación de redes neuronales en Python desde cero permite al alumno desarrollar aprendizaje profundo y aprendizaje automático mediante descenso de gradiente y regresión lineal. La duración del curso es de 3 horas y 6 minutos.
El curso enseñará:
- About the basic functions of neural networks like linear regression, backpropagation, and cost function
- To train neural networks, classify them, adjust their learning rates, normalize inputs, and optimize their accuracy.
El precio del curso es de $31.50.
#4. Redes neuronales y aprendizaje profundo por Coursera
El curso Redes neuronales y aprendizaje profundo es ofrecido por Coursera. Este es el primer curso que se especializa en aprendizaje profundo y se centra en conceptos fundamentales. La duración del curso es de 25 horas.
El curso enseñará:
- Familiarizarse con las tendencias tecnológicas importantes que están impulsando el desarrollo del aprendizaje profundo.
- Aprenda a entrenar el aprendizaje profundo y utilícelos para desarrollar una red completamente conectada.
Este curso se ofrece sin costo.
#5. Creación de aprendizaje profundo avanzado y PNL
El curso, Creación de aprendizaje profundo avanzado y PNL, es ofrecido por Educativo. El curso dura aproximadamente 5 horas para completarse.
El curso enseñará:
- Trabaje en entornos de codificación prácticos
- Learn about concepts in deep learning and practice on projects related to Natural Language Processing (NLP) and advanced deep learning
El precio del curso es de $9.09 por mes.
#6. Proyectos de Redes Neuronales con Python:
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Neural Network Projects with Python: The ultimate guide to using Python to explore the true power of… | $43.99 | Comprar en Amazon |
This book by James Loy is an ultimate guide on how to use Python and discover the power of artificial neural networks. It will make you learn and implement neural networks with the help of six projects in Python using neural networks. Completing this project will help you build your ML portfolio.
El curso enseñará:
- Arquitecturas de redes neuronales como LSTM y CNN
- Para usar bibliotecas populares como Keras
- Los proyectos involucran análisis de sentimientos, identificación de rostros, detección de objetos, etc.
#7. Redes neuronales y aprendizaje profundo
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Redes neuronales y aprendizaje profundo: un libro de texto | $62.09 | Comprar en Amazon |
Este libro de Charu C. Aggarwal cubre modelos modernos y clásicos en el aprendizaje profundo. Te enseñará los algoritmos y la teoría del aprendizaje profundo y las redes neuronales para que puedas aplicarlos en varias aplicaciones.
También cubre aplicaciones como sistemas de recomendación, subtítulos y clasificación de imágenes, análisis de texto, traducción automática, juegos y más.
Aprenderás:
- Fundamentos de las redes neuronales
- Fundamentos de las redes neuronales
- Temas avanzados de redes neuronales como GAN, máquinas neuronales de Turing, etc.
Para Concluir
Neural Networks are essentially a part of AI that supports learning in a manner that is close to human intelligence. These comprise multiple layers, each with its own function and output. Given their benefits like accuracy, data processing capabilities, parallel computing, etc., the applications of neural networks are rising in multiple sectors for making predictions and smarter decisions.
También puede explorar redes neuronales convolucionales.
