Los algoritmos de redes neuronales se enmarcan en el Machine Learning y, a su vez, en los algoritmos de aprendizaje no supervisado.
Dentro de los algoritmos de aprendizaje no supervisado que encontramos en el Machine Learning, existen distintos tipos de redes neuronales que tienen el objetivo principal de enseñar a las máquinas a procesar datos, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano.
Estas redes resultan de gran importancia, ya que modelan las relaciones ente los datos de entrada y salida, hasta los más complejos.
Machine learning
Recordemos que el machine learning es una disciplina científica, enmarcada en el ámbito de la inteligencia artificial, con la que las máquinas pueden realizar análisis predictivos e identificar datos, realizando tareas concretas.
Existen tipos de machine learning, entre los que encontramos el aprendizaje reforzado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
Las redes neuronales se enmarcan dentro del último, el aprendizaje no supervisado, que busca recopilar información importante sin necesidad de conocer ninguna variable, ya que explora incluso los datos que aún no están etiquetados.
Qué son las redes neuronales
Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de machine learning que tienen la capacidad de ayudar a los ordenadores y las máquinas en la toma de decisiones sin la necesidad, en la mayoría de los casos, de recibir supervisión humana.
Se entiende que las redes neuronales pueden simular el comportamiento de los cerebros biológicos a través de neuronas artificiales interconectadas que forman moles de conexiones.
Así, entendemos que tienen la capacidad de aprender y modelar todas las relaciones entre los datos de entrada y salida, incluso los más complejos. Se aplican en distintas áreas como la clasificación de objetos en imágenes, predicción del comportamiento de usuarios, reconocimiento de voz.
¿Cuál es el funcionamiento de las redes neuronales?
Como te hemos adelantado, están inspiradas en el cerebro humano y su funcionamiento se basa en la formación de una red compleja con amplia interconexión, formada por neuronas artificiales que trabajan unidas para resolver problemas.
En este caso, las neuronas artificiales son nodos (módulos de software) y las redes neuronales son programas de sotfware.
Tipos
Dependiendo de cómo fluyan las redes neuronales, podemos encontrar varios tipos:
- Redes neuronales prealimentadas: las redes procesan los datos en una sola dirección
- Redes neuronales convolucionales: las redes aprenden continuamente a través del uso de bucles de retroalimentación correctivos para mejorar su análisis predictivo.
- Algoritmo de propagación: se utilizan, sobre todo, para la clasificación de imágenes porque pueden extraer características relevantes de las imágenes que son útiles para el reconocimiento.
Tareas de las redes neuronales
Las redes neuronales tienen la capacidad de estar presentes en distintos ámbitos y sectores:
- Visión artificial
- Reconocimiento de voz
- Procesamiento del lenguaje: chatbots, indexación de frases, resumen de documentos.
- Motores de recomendaciones: Pueden hacer un seguimiento de la actividad del usuario para elaborar recomendaciones personalizadas
Ventajas y desventajas
Ventajas
- La principal ventaja es la capacidad de las redes neuronales de capturar y obtener resultados con gran precisión
- La información se procesa de forma local y todas las neuronas ofrecen una respuesta al mismo tiempo
- Las neuronas tienen tolerancia a fallos
- La red neuronal tiene capacidad de reconocer incluso los patrones que no han sido aprendidos
Desventajas
- Necesitan un gran procesamiento de los datos
- Su tiempo de aprendizaje es elevado
- No son fácilmente explicables
- El aprendizaje en el caso de grandes tareas es complejo
