¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales (ANNs, por sus siglas en inglés), como su nombre lo indica, imitan las redes neuronales del cerebro humano. Las redes neuronales están compuestas por capas de nodos, en las que existen una capa de entrada, una capa oculta, función de activación y una capa de salida. Cada nodo también puede ser referido como una neurona artificial. Cada uno está compuesto por datos de entrada, pesos, sesgos y salida. Es un sistema de procesamiento de datos y generación de salida que replica el sistema neuronal para desentrañar relaciones no lineales en un gran conjunto de datos. Los datos pueden provenir de rutas sensoriales y pueden estar en forma de texto, imágenes o audio.
El término redes neuronales artificiales, también a menudo referido simplemente como redes neuronales, se usa a menudo como sinónimo de aprendizaje profundo. Sin embargo, técnicamente hablando, el aprendizaje profundo se refiere al entrenamiento de redes neuronales artificiales. Las ANNs son un subconjunto del aprendizaje automático (ML), que es en sí mismo una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que implica recopilar grandes cantidades de datos y usar algoritmos para ayudar a la máquina a aprender como el cerebro humano.
La mejor manera de entender cómo funciona una ANN es comprendiendo cómo funciona una red neuronal natural dentro del cerebro y trazando un paralelo entre ellas. Las neuronas son el componente fundamental del cerebro humano y son responsables de aprender y retener conocimiento e información tal como la conocemos. Puedes considerarlas la unidad de procesamiento en el cerebro. Toman los datos sensoriales como entrada, los procesan y dan los datos de salida utilizados por otras neuronas. La información se procesa y se pasa hasta que se alcanza un resultado decisivo.
Cuanto más "aprende" la máquina, más precisa se vuelve. La frase "redes neuronales artificiales" fue creada en 1943 por Warren McCulloch y Walter Pitts. Las redes neuronales artificiales son un aspecto crucial del campo en rápido crecimiento de la ciencia de datos, donde el procesamiento de conjuntos de datos masivos permite a las computadoras hacer clasificaciones y predicciones para desarrollar ideas de negocio en proyectos de minería de datos.
Hay varias categorías de productos en el sitio web de G2 que utilizan ANNs, incluyendo pero no limitado a software de análisis de texto, plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, software de operacionalización de IA y aprendizaje automático (MLOps), software de reconocimiento de imágenes, software de reconocimiento de voz, y software de redes neuronales artificiales. Además de las plataformas dedicadas específicamente a las redes neuronales artificiales, muchas soluciones también incorporan redes neuronales artificiales en la funcionalidad general de la herramienta. Por ejemplo, el software de transcripción médica convierte palabras en texto, y el software de inteligencia de talento ayuda a los profesionales de recursos humanos a descubrir candidatos potenciales durante el proceso de reclutamiento.
Tipos de redes neuronales artificiales
Existen muchas redes neuronales artificiales, algunas de las cuales están en una fase de investigación rudimentaria, y otras están activas en productos de software. Los dos tipos principales son:
- Redes neuronales convolucionales (CNNs): Las CNNs extraen características directamente de los datos, como imágenes, eliminando la necesidad de extracción manual de características. La extracción manual de características requeriría que el científico de datos determine los diversos componentes y aspectos de los datos. Con esta tecnología, la red neuronal lo determina por sí misma. Ninguna de las características está preentrenada; en cambio, son aprendidas por la red cuando se entrena con el conjunto de imágenes dado. Esta característica de extracción automática de características hace que los modelos de aprendizaje profundo sean altamente efectivos para la clasificación de objetos y otras aplicaciones de visión por computadora.
- Redes neuronales recurrentes (RNNs): Una red neuronal recurrente es una red neuronal artificial que utiliza datos secuenciales o de series temporales. Estos algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan comúnmente para problemas ordinales o temporales, como la traducción de idiomas, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento de voz y la generación de subtítulos para imágenes.
Beneficios de las redes neuronales artificiales
El crecimiento explosivo de los grandes datos ha hecho que la IA en general y las redes neuronales artificiales en específico sean viables. A continuación se presentan algunos de los beneficios clave:
- Permite a las empresas mantenerse ágiles y adaptarse a los cambios del mercado: Los algoritmos de ML permiten el procesamiento prácticamente ilimitado de datos, lo cual es útil cuando se deben tomar decisiones empresariales en respuesta a cambios y predicciones del mercado. Un ejemplo de esto podría ser preparar mejor las cadenas de suministro globales cuando ciertas regiones geográficas de negocio están más afectadas por el cambio climático.
- Mejora la logística y el funcionamiento empresarial: Esta tecnología puede ayudar a los profesionales de la logística a predecir la demanda del consumidor, evaluar los niveles de stock y tomar decisiones estratégicas de inventario.
- Ofrece un análisis robusto de usuarios para marketing y segmentación: Los algoritmos también pueden ayudar a medir el éxito de las campañas de marketing para crear recomendaciones de optimización. Además, el análisis masivo de datos de consumidores puede ayudar a desarrollar perfiles de objetivos más perspicaces.
- Ayuda con la imagen médica y el diagnóstico: El campo de la bioinformática utiliza la ciencia de datos y las redes neuronales artificiales para ayudar con la imagen médica y el diagnóstico, así como para predecir el riesgo de enfermedades futuras, como el cáncer.
Redes neuronales artificiales vs. procesamiento del lenguaje natural vs. aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo
El aprendizaje automático a veces se usa indistintamente con el aprendizaje profundo y se asocia con redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, es importante destacar las distinciones clave entre estos conceptos.
Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial y la informática. El procesamiento del lenguaje natural es una disciplina dentro del ML que se centra en ayudar a la IA a aprender el lenguaje natural de los humanos, tanto hablado como escrito. Este campo del ML es lo que ayuda a ejecutar chatbots y asistentes como Alexa y Siri y se basa en gran medida en redes neuronales artificiales.
Las redes neuronales son clases de algoritmos de ML modelados en el cerebro humano. Con las redes neuronales, la información se mueve a través de algoritmos como impulsos eléctricos a través del cerebro. Finalmente, el aprendizaje profundo es una red neuronal con muchas capas, y cada capa determina el "peso" de cada enlace en la red.
Matthew Miller
Matthew Miller is a research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.
