¿Qué es una red neuronal?
Las redes neuronales son estructuras complejas que se inspiran en la forma de pensar del cerebro. También se les llama redes neuronales artificiales porque se asemejan a las células nerviosas que se encuentran en nuestro cerebro.
Pueden aprender y resolver problemas como lo hacen los humanos. Sin embargo, en lugar de procesar información a través de neuronas (que se conectan con otras neuronas), una red neuronal se compone de nodos conectados entre sí. Cada nodo representa una función simple, como la activación sigmoidea o la regresión lineal.
¿Cómo funciona una red neuronal?
La idea básica detrás de una red neuronal es que los datos pasan de neurona a neurona hasta que todo el sistema ha tomado una decisión. De hecho, así es como la gente también piensa. Nuestras mentes funcionan pasando mensajes de un área del cerebro a otra. De manera similar, una red neuronal funciona de la misma manera, excepto que utiliza técnicas de programación informática en lugar de nuestros procesos biológicos.
En una red neuronal, cada capa es responsable de procesar un tipo específico de información. Por ejemplo, procesar la asignación de direcciones IP a través de DHCP podría asemejarse a una red neuronal, que asigna direcciones a través del router ubicado en 192.168.l.254
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es un término muy amplio. Puede referirse a cualquier programa, software o sistema informático capaz de realizar tareas inteligentes. El ejemplo más conocido de IA sería Siri en el iPhone y el Asistente de Google.
Una forma en que la IA se usa comúnmente es cuando se emplea en computadoras. Estos se denominan algoritmos de “aprendizaje automático” y aprenden cosas de los datos a lo largo del tiempo.
De hecho, los humanos también estamos formados por muchos tipos diferentes de neuronas que se conectan para crear nuestras células cerebrales. Las neuronas pueden considerarse los componentes básicos de la IA. Sin embargo, hay mucho más en la historia; Cubriremos algunos de ellos aquí.
Hay dos formas principales de explicar cómo funcionan las redes neuronales, pero ambas versiones son esencialmente correctas. Tienen la misma estructura básica, por lo que esto lo ayudará a comprender lo que sucede durante su funcionamiento.
La primera versión describe un modelo del sistema nervioso humano.
Tipos de redes neuronales
Las redes neuronales a menudo se consideran en términos de dos categorías principales: redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). Las CNN aprenden de las imágenes, mientras que las RNN aprenden de los datos secuenciales. Ambos pueden combinarse para formar modelos híbridos que combinen los puntos fuertes de ambos.
Un tipo popular de modelo se conoce como memoria a largo plazo o LSTM para abreviar. Estos son un tipo de RNN que aprende a identificar patrones en datos de series temporales. El uso de dichos sistemas se puede encontrar en áreas que incluyen el reconocimiento de voz y la robótica.
Si bien es cierto que el aprendizaje profundo se ha visto revolucionado por el auge de la IA, muchas personas aún luchan por comprender sus principios básicos. Dicho esto, esto no significa que no necesitará trabajar con ellos en algún momento. Entonces, si quieres aprender cómo hacerlo de manera efectiva, aquí hay cinco consejos que debes tener en cuenta.
Redes neuronales vs. Aprendizaje profundo
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que ayuda a las computadoras a aprender a realizar tareas sin estar programadas explícitamente para hacerlo. Las técnicas de aprendizaje automático también se conocen como modelado estadístico. Implica entrenar máquinas para que reconozcan patrones en los datos y resuelvan problemas con modelos predictivos como árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de vectores de soporte.
Las redes neuronales son un tipo de IA desarrollada por investigadores en la década de 1950 para comprender cómo funciona el cerebro humano. Se utilizaron por primera vez en la década de 1960 para el reconocimiento de patrones en el procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz y robótica. Desde entonces, ha habido mucha investigación para aplicarlo a otras áreas como la clasificación de texto.
Hoy en día, la Inteligencia Artificial se está volviendo rápidamente más popular que nunca. Con el uso de IA para mejorar el servicio al cliente, automatizar trabajos repetitivos y predecir el futuro, estamos viviendo tiempos emocionantes.
La mayor ventaja que ofrece Deep Learning sobre las redes neuronales es su capacidad para trabajar con grandes cantidades de datos. Esto facilita que la computadora se entrene a sí misma para crear mejores predicciones.
Historia de las Redes Neuronales
En 1957, John Hopfield publicó un artículo titulado “Modelos de redes neuronales de procesamiento de información”. Esta fue la primera gran contribución al campo de la Inteligencia Artificial y estableció un alto estándar para los investigadores. El propósito de su investigación era crear modelos que simularan los procesos de pensamiento humano.
Hizo esto comenzando con sistemas simples que constaban de dos capas: una capa de entrada y una capa de salida. Cada neurona de la red tiene una sola conexión entre sí y la siguiente capa, pero múltiples conexiones con cada neurona de la capa anterior.
Este diseño básico todavía está en uso hoy en día. También se puede dividir en tres categorías: redes feedforward, recurrentes y convolucionales. Las redes feed-forward se utilizan cuando necesitamos predecir valores futuros basados en datos pasados. Las redes recurrentes están diseñadas para aprender patrones a lo largo del tiempo. Finalmente, el tipo más común de red neuronal es la convolucional.
Estas redes son útiles para tareas como el reconocimiento de objetos.
Redes neuronales e IBM Cloud
Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Pueden ser entrenados para realizar muchas tareas, como el reconocimiento de imágenes.
Una red neuronal se compone de varias capas. La capa de entrada acepta información del usuario. Luego lo pasa a otras “neuronas”, que generalmente se organizan en grupos llamados capas ocultas. Cada neurona realiza una tarea específica. Por ejemplo, las neuronas en la primera capa oculta podrían ser responsables de reconocer los bordes. Aquellos en la segunda capa oculta podrían reconocer formas. Finalmente, la capa de salida produce una predicción basada en todas las entradas.
El entrenamiento se lleva a cabo en etapas. Primero, los pesos y sesgos se determinan mediante un proceso iterativo que los ajusta para mejorar la precisión. Luego, el entrenamiento se realiza alimentando a la red neuronal con diferentes ejemplos y pidiéndole que prediga lo que realmente están pensando o sintiendo. Esto permite que la red aprenda a diferenciar entre patrones similares.
Precauciones de las redes neuronales
La mejor manera de evitar que las personas accedan a su información en línea es crear contraseñas seguras. Cuando se trata de sitios web, hay varias formas de hacerlo. Por ejemplo, en algunos sitios es posible que pueda establecer una contraseña que sea imposible de adivinar. En otros, es posible que deba elegir una combinación de letras y números.
También es importante recordar cambiar sus contraseñas regularmente. Si usa las mismas contraseñas para varias cuentas, alguien podría encontrarlas fácilmente. Por lo tanto, siempre debe pensar en cómo puede mantener su información a salvo de miradas indiscretas.
Si está utilizando una computadora, debe asegurarse de tener instalado un software antivirus. Esto lo ayudará a detectar cualquier virus o malware antes de que puedan dañar sus archivos. Y nunca debe compartir sus datos de inicio de sesión con nadie más. Una vez que brinde su nombre de usuario y contraseña, nadie podrá usar su cuenta nunca más.
Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Pueden ser entrenados para realizar muchas tareas, como el reconocimiento de imágenes.