¿Qué es una red neuronal?

Las redes neuronales son un subconjunto de machine learning cuyo objetivo es imitar la estructura y funcionalidad de un cerebro biológico. También conocidas como redes neuronales artificiales (ANN), las redes neuronales consisten en nodos interconectados, o neuronas artificiales, interconectados en capas con conexiones ponderadas que transmiten y procesan datos. Las redes neuronales con varias capas forman la base de los algoritmos de aprendizaje profundo.

Las redes neuronales están diseñadas para aprender patrones y relaciones a partir de los datos de entrenamiento, adaptándose y mejorando continuamente, y aplicando ese aprendizaje para realizar predicciones o tomar decisiones. Su capacidad para extraer información significativa a partir de datos complejos o para resolver problemas las diferencia de los algoritmos tradicionales.

Las redes neuronales funcionan a través de un proceso llamado propagación hacia adelante. A través de una arquitectura inspirada en el cerebro humano, los datos de entrada se pasan por la red, capa a capa, para producir una salida. Dentro de las redes neuronales hay capas de nodos, que son conjuntos de entradas, ponderaciones y funciones definidas. Cada neurona en una capa recibe las entradas de la capa anterior, aplica una ponderación a cada entrada y pasa la suma ponderada por una función de activación. La salida de la función de activación se convierte en la entrada de la capa siguiente.

Durante el entrenamiento, la red ajusta las ponderaciones para minimizar la diferencia entre las salidas previstas y las salidas reales. Este proceso, conocido como propagación hacia atrás, usa algoritmos de optimización para actualizar las ponderaciones y mejorar el rendimiento de la red. El proceso de prueba y error le permite aprender de los errores y mejorar la precisión con el tiempo. Eventualmente, la red neuronal puede realizar predicciones con precisión sobre datos que nunca antes vio.

Una red neuronal básica consiste en neuronas interconectadas en tres capas:

• Capa de entrada: la información ingresa a una red neuronal desde la capa de entrada; luego los nodos de entrada procesan y analizan los datos, y los pasan a la capa siguiente.
• Capa oculta: las capas ocultas, que toman las entradas de una capa de entrada u otras capas ocultas, analizan la salida de la capa anterior, la procesan y la pasan a la capa siguiente.
• Capa de salida: la capa de salida produce el resultado final y puede tener uno o varios nodos.

Las redes de aprendizaje profundo más grandes tienen muchas capas ocultas con millones de neuronas interconectadas.

Cada uno de los distintos tipos de redes neuronales está diseñado para resolver problemas específicos. En general, se clasifican por cómo fluyen los datos desde el nodo de entrada hasta el nodo de salida. Algunos de los tipos más comunes de redes neuronales incluyen los siguientes:

• Redes neuronales feedforward (unidireccionales)
  La variante más simple; estas redes consisten en capas de entrada, ocultas y de salida. La información fluye solo en una dirección: desde el nodo de entrada hasta el nodo de salida. Las redes neuronales feedforward usan un proceso de retroalimentación para mejorar las predicciones con el tiempo y suelen emplearse en tareas como clasificación y regresión, y en tecnologías como visión artificial, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y reconocimiento facial.
• Redes neuronales convolucionales (CNN)
  Las CNN son particularmente útiles para el reconocimiento, la clasificación y el análisis de imágenes y videos. Dependen de una gran cantidad de capas convolucionales que actúan como filtros para detectar patrones locales y estructuras jerárquicas en los datos.
• Redes neuronales deconvolucionales (DNN)
  Usadas ampliamente en la síntesis y el análisis de imágenes, las redes neuronales deconvolucionales se desempeñan usando un proceso de CNN a la inversa. Pueden detectar señales o características perdidas que una CNN puede no haber considerado importantes originalmente.
• Redes neuronales recurrentes (RNN)
  Unas redes neuronales más complejas, las RNN están diseñadas para el procesamiento de datos secuenciales y suelen aprovecharse usando datos de series temporales para realizar predicciones sobre resultados futuros. Tienen conexiones de retroalimentación que permiten que la información fluya en bucles, lo cual les permite retener la memoria de entradas pasadas y procesar secuencias de longitud variable. El sistema de autoaprendizaje se usa con frecuencia para predicciones del mercado de valores, pronóstico de ventas y conversiones de texto a voz.
• Redes de memoria de corto/largo plazo (LSTM)
  Las redes de LSTM son un tipo de RNN especializada que se ocupa de manera efectiva de las dependencias a largo plazo en datos secuenciales. Mitigan el problema del gradiente que se desvanece asociado con las RNN tradicionales agregando una celda de memoria que puede almacenar información por períodos más largos. Las LSTM suelen desplegarse para el reconocimiento de gestos y voz, y para la predicción de texto.

Las redes neuronales son importantes porque permiten a las máquinas resolver problemas del mundo real y tomar decisiones inteligentes con una intervención humana limitada. Su capacidad para ocuparse de datos no estructurados complejos, responder preguntas y realizar predicciones precisas las ha convertido en una herramienta esencial en muchos dominios e industrias. Desde chatbots y vehículos autónomos hasta ciencia, medicina, finanzas, agricultura, ciberseguridad y recomendaciones de productos, las redes neuronales están teniendo un gran impacto en muchos ámbitos.

Las redes neuronales pueden generalizar e inferir conexiones dentro de los datos, haciéndolos invaluables para las tareas como la comprensión del lenguaje natural y el análisis de sentimiento. Pueden procesar varias entradas, considerar varios factores en simultáneo y proporcionar salidas que impulsen acciones o predicciones. También son excelentes en el reconocimiento de patrones y tienen la capacidad de identificar relaciones intricadas y detectar patrones complejos en sets de datos grandes. Esta capacidad es particularmente útil en aplicaciones como reconocimiento de imágenes y voz, donde las redes neuronales pueden analizar detalles en el nivel de los píxeles o características acústicas a fin de identificar objetos o comprender el lenguaje hablado.

Además, las redes neuronales ofrecen capacidades de mapeo no lineales, con las que los algoritmos tradicionales tienen problemas. Su capacidad para capturar y modelar interacciones intricadas entre variables las hace ideales para tareas como el análisis financiero, el modelado predictivo y el control de sistemas complejos.

El beneficio más evidente de las redes neuronales es que pueden trabajar de forma más eficiente y continua en la resolución de problemas que los humanos (y que modelos menos analíticos). Su alcance está en constante ampliación a nuevos campos, con problemas cada vez más difíciles de resolver. Indagaremos más específicamente en sus beneficios de uso final a la brevedad, pero a grandes rasgos, estos son algunos de los beneficios prácticos más generales de las redes neuronales:

• Capacidad para ocuparse de datos complejos: las redes neuronales puede procesar grandes sets de datos complicados y aprender de ellos, y extraer información valiosa que podría no se aparente a través de los métodos tradicionales. Son capaces de realizar tomas de decisiones sofisticadas, reconocer patrones y hacer mapeos no lineales.
• Aprendizaje y adaptabilidad: las redes neuronales pueden aprender a partir de los datos y ajustar sus ponderaciones para mejorar el rendimiento. Pueden adaptarse a condiciones cambiantes y hacer predicciones precisas, incluso con datos nuevos.
• Procesamiento en paralelo: las redes neuronales pueden realizar procesamientos en paralelo, lo que permite un procesamiento eficiente de grandes cantidades de datos. Esto permite un entrenamiento y tiempos de inferencia más rápidos.
• Solidez frente a distracciones y errores: las redes neuronales tienen cierto grado de tolerancia a datos incompletos o con distracciones. Eso les permite lidiar con información faltante o variaciones en la entrada, lo cual las hace más prácticas y poderosas en situaciones del mundo real.
• Escalabilidad: las redes neuronales pueden escalarse para ocuparse de sets de datos y problemas a gran escala. También se pueden entrenar en sistemas informáticos distribuidos, aprovechando el poder de varios procesadores.

El aprendizaje profundo, el machine learning y las redes neuronales están interconectados, pero son términos distintos. El aprendizaje profundo se refiere a un subconjunto de técnicas de machine learning que utilizan redes neuronales con varias capas. Las redes neuronales son los modelos fundamentales, o la columna vertebral, dentro de las redes de aprendizaje profundo que aprenden a partir de los datos.

El machine learning incluye un rango más amplio de algoritmos y técnicas para entrenar modelos a fin de que realicen predicciones o tomen decisiones.

Los desafíos y las limitaciones más importantes de las redes neuronales suelen estar en el proceso de entrenamiento. Entrenar redes neuronales profundas requiere hardware físico, mano de obra, experiencia y mucho tiempo valioso. Más allá de eso, algunos desafíos y limitaciones comunes incluyen los siguientes:

• Gradientes que explotan o se desvanecen: las redes neuronales profundas pueden encontrar dificultades en la propagación de gradientes durante la propagación hacia atrás, lo que resulta en un problema de desvanecimiento o explosión de gradientes.
• Necesidad de datos etiquetados: las redes neuronales por lo general requieren datos de entrenamiento etiquetados, lo que puede ser costoso en términos de tiempo y dinero, en especial en dominios con disponibilidad limitada de datos etiquetados.
• Interpretabilidad y transparencia: se suele llamar "cajas negras" a las redes neuronales debido a su naturaleza compleja y no lineal. Interpretar el proceso de toma de decisiones de las redes neurales puede ser desafiante, y la incapacidad para explicar cómo o por qué se generó un resultado puede llevar a la falta de confianza.
• Requisitos de recursos: entrenar redes neuronales de gran escala con sets de datos masivos puede requerir importantes recursos informáticos de alto rendimiento y costosos.
• Riesgo de sesgo de datos: las suposiciones que se realizan durante el entrenamiento de algoritmos pueden provocar que las redes neuronales amplifiquen los sesgos culturales. Alimentar algoritmos con sets de datos que no son neutrales indefectiblemente llevará a propagar el sesgo.

Las redes neuronales se han adoptado ampliamente en un variado rango de industrias y campos. Contribuyen a todo: desde diagnósticos médicos y protección contra fraudes hasta pronósticos de demanda energética, identificación de compuestos químicos e incluso la ruta que toma el repartidor. Estos son solo algunos ejemplos de la lista en constante crecimiento de casos de uso:

• Reconocimiento de patrones complejos
  En un nivel general, las redes neuronales son excelentes para reconocer patrones y extraer información significativa de grandes sets de datos. Esto resulta particularmente relevante en campos como la genómica, donde las redes neuronales pueden analizar enormes cantidades de datos genéticos a fin de identificar marcadores de enfermedades y desarrollar tratamientos específicos.
• Reconocimiento de imágenes y voz
  Las redes neuronales están revolucionando las aplicaciones de reconocimiento de imágenes y voz, lo cual permite la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la conversión de voz a texto y asistentes de voz de próxima generación. Gran parte del mundo se beneficia de las redes neuronales cada día; con aplicaciones que van desde la moderación de contenido y el reconocimiento facial hasta el subtitulado preciso de videos.
• Procesamiento de lenguaje natural
  Las redes neuronales tienen un rol fundamental en las tareas de procesamiento de lenguaje natural, incluido el análisis de sentimiento, la traducción automática, los chatbots y la generación de texto. Permiten a las empresas obtener inteligencia útil a partir de análisis instantáneos de correos electrónicos y documentos en formato largo, comentarios de usuarios e interacciones en redes sociales.
• Vehículos autónomos
  Las redes neuronales son un componente esencial en vehículos autónomos, permiten la detección de objetos, la detección de carriles y la toma de decisiones en tiempo real. Proporcionan una visión artificial que permite a los vehículos percibir los alrededores y transitar, y reconocen todo, desde señales de tránsito hasta personas.
• Aplicaciones de atención médica
  Las redes neuronales han hecho importantes contribuciones a la atención médica, incluidos el diagnóstico de enfermedades, el descubrimiento de fármacos, la medicina personalizada y el análisis de imágenes médicas.
• Sistemas de recomendación
  Las redes neuronales impulsan sistemas de recomendación, y proporcionan sugerencias personalizadas de productos, películas, música y mucho más. Analizan el comportamiento y las preferencias de los usuarios para ofrecer recomendaciones relevantes. También pueden ayudar a crear marketing dirigido a través del filtrado de redes sociales y analíticas del comportamiento de los usuarios (UBA).
• Análisis financiero
  Las redes neuronales se usan en el sector financiero para aplicaciones como la detección de fraudes, el pronóstico de mercado, el modelado de evaluación de riesgos, los derivados de precio, la clasificación de valores, la calificación crediticia y la negociación algorítmica. Pueden capturar patrones evasivos en datos financieros.
• Fabricación y control de calidad
  Las redes neuronales se usan para la detección de anomalías, el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización en procesos de fabricación.

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• Fusing Elasticsearch with neural networks to identify personal data (Combinar Elasticsearch con redes neuronales para identificar datos personales)
• Guía de machine learning
• Primeros pasos con Elasticsearch