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Qué son las redes neuronales: tipos y funciones

Inteligencia Artificial 
08/04/2022

Las redes neuronales forman parte de un campo de la inteligencia artificial de inspiración biológica y se modelan a partir del cerebro humano. Al igual que un cerebro humano se compone de neuronas interconectadas entre sí, la tecnología a la que nos referimos se compone de nodos, igualmente interconectados.

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales son creaciones de la inteligencia artificial cuyo objetivo es imitar el funcionamiento del cerebro humano para que los ordenadores puedan comprender las cosas y tomar decisiones de manera similar a la humana. Se diseñan mediante programación que hace que los nodos se comporten como neuronas interconectadas.

Algunos de los logros recientes de este tipo de redes son tan memorables como haber sido capaces de derrotar al captcha de Google (lo logró el propio Google usando sus redes neuronales artificiales) o haber redactado un pie de foto sin ayuda humana. Hecho que se llevó a cabo en la universidad de Stanford. Por supuesto, el objetivo final de las redes neuronales es ampliar las posibilidades de la IA para aumentar los beneficios de las diferentes organizaciones.

 

Qué son las redes neuronales tipos y funciones

 

La arquitectura de estas redes

Podemos decir que las redes neuronales artificiales constan de tres capas

  1. Capa de entrada: es la capa a través de la que entra la información, que puede proporcionarse en varios formatos diferentes.
  2. Capa intermedia: presenta capas intermedias de entrada y salida. Realiza los cálculos necesarios para encontrar características y patrones ocultos.
  3. Capa de salida: la información pasa por una serie de transformaciones en la capa oculta, lo que finalmente da como resultado una información diferente que se transmite a través de la capa de salida.

Las redes neuronales artificiales no solo toman información, hacen los cálculos pertinentes y devuelven un resultado, sino que también tienen en cuenta los posibles sesgos.

Su funcionamiento, en realidad, no tiene un fundamento biológico, sino que se basa en matemáticas y estadística. La manera de entrenar o enseñar a la red neuronal es alimentarla con grandes cantidades de información para que sus nodos trabajen en equipo y sean capaces de predecir un resultado.

¿Cómo sabe la máquina o red neuronal que en una imagen digital hay escrito un número determinado? No se trata de una combinación de ceros y unos que equivalga a un dígito, puesto que se trata de una imagen. De manera que ¿cómo la procesan las redes neuronales? Analizan los píxeles que componen la imagen y llegan a sus propias conclusiones. Para ello tendríamos que colocar un nodo en cada pixel de la imagen y deberíamos tener varias capas ocultas (de análisis de información) que colaborasen para encontrar el número.

Ventajas

  • Capacidad de procesamiento paralelo: las redes neuronales artificiales tienen un valor numérico que puede realizar más de una tarea simultáneamente.
  • Almacenamiento de datos en toda la red: los datos que se utilizan en la programación tradicional se almacenan en toda la red, no en una base de datos. Esto conlleva que la desaparición de un par de datos en un solo lugar no impide que la red funcione.
  • Mayor tolerancia a los errores aislados: la extorsión de una o más celdas de la capa correspondiente no impide que se genere un resultado válido.

Tipos de Redes Neuronales Artificiales

Hay varios tipos de Redes Neuronales Artificiales dependiendo de las funciones que se pretenda que dicha red lleve a cabo.

Redes de retroalimentación

Según el Centro Lowell de Investigación Atmosférica de la Universidad de Massachusetts, este tipo de redes neuronales se retroalimenta con información modificada por sus propios comentarios, lo que las hace adecuadas para resolver problemas de optimización.

Redes de avance

Son redes neuronales básicas que constan de una capa de entrada, una capa de salida y al menos una capa oculta. Son útiles sobre todo a la hora de identificar patrones de entrada.

 

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La peculiaridad de las redes neuronales convolucionales

Las redes neuronales convolucionales van un paso más allá. Funcionan analizando características comunes no de una entrada o pieza de información total, sino de pequeños fragmentos de la misma. De esta manera trabajan más rápido, de manera más precisa y utilizando menos recursos. Este tipo de redes neuronales es el que se usa en los sistemas de reconocimiento de voz y procesamiento a gran escala de imágenes.

Gracias a las redes neuronales convolucionales, Google Street View fue capaz de desarrollar un sistema capaz de reconocer con un alto grado de precisión los números de los edificios y los nombres de las calles en las imágenes.

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