¿Qué son las redes neuronales y sus funciones?

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales son un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Está formado por un conjunto de nodos conocidos como neuronas artificiales que se conectan y transmiten señales entre sí. Estas señales se transmiten desde la entrada para generar una salida.

¿Cuál es el propósito de las redes neuronales?

El principal objetivo de este modelo es aprender modificándose automáticamente para que pueda llegar a realizar tareas complejas que no se podrían realizar a través de la programación clásica basada en reglas. De esta forma puedes automatizar funciones que en un principio solo podían ser realizadas por personas.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Como se mencionó, el funcionamiento de las redes se asemeja al del cerebro humano. Las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de estas entradas llega a un nodo llamado neurona. Las neuronas de la red se agrupan a su vez en capas que forman la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red tiene un peso, un valor numérico, que modifica la entrada recibida. Los nuevos valores obtenidos salen de las neuronas y siguen su camino por la red. Esta operación se puede ver esquemáticamente en la siguiente imagen.

Una vez alcanzado el final de la red se obtiene una salida que será la predicción calculada por la red. Cuantas más capas tenga la red y más compleja sea, más complejas serán también las funciones que puede realizar.

Entrenamiento de redes neuronales. Backpropagation o propagación hacia atrás

Para conseguir que una red neuronal realice las funciones deseadas, es necesario entrenarla. El entrenamiento de una red neuronal se realiza modificando los pesos de sus neuronas para que pueda extraer los resultados deseados. Para ello lo que se hace es introducir datos de entrenamiento en la red, en función del resultado obtenido se modifican los pesos de las neuronas en función del error obtenido y en función de cuánto ha aportado cada neurona a dicho resultado. Este método se conoce como Backpropagation o propagación hacia atrás. Con este método es posible que la red aprenda, consiguiendo un modelo capaz de obtener resultados muy exitosos incluso con datos muy diferentes a los que ha utilizado durante su entrenamiento.

Aunque actualmente su uso se ha popularizado, las redes neuronales existen desde la década de 1950. Sin embargo, la baja potencia de los equipos de aquella época y la ausencia de algoritmos que permitieran a las redes aprender de forma eficiente hizo que dejaran de utilizarse. Ha sido posteriormente, gracias a la creación del algoritmo Backpropagation, al uso de GPUs que permiten grandes optimizaciones para este tipo de cálculos y al mayor número de datos disponibles para el entrenamiento, cuando las redes neuronales han resurgido y cobran protagonismo en diversos campos Gracias a estas mejoras ha sido posible la aparición del Deep Learning, que se basa en el uso de redes neuronales profundas, es decir, redes formadas por una gran cantidad de capas para tareas complejas.

Funciones de las redes neuronales

El alcance de las funciones de las redes neuronales es muy amplio, debido a su funcionamiento son capaces de aproximarse a cualquier función existente con suficiente entrenamiento. Principalmente las redes neuronales son las modificaciones para tareas de predicción y clasificación. Su rango de acción es amplio y muy útil a día de hoy, no solo se utilizarán para aplicaciones de Industria 4.0 (reconocimiento de piezas y defectos que no se han introducido previamente por ejemplo), si no que se utilizan niños en otros ámbitos como la economía, en el que pueden ayudar a predecir cuánto variarán los precios a lo largo de los años, o incluso en medicina, donde son útiles para diagnosticar varios problemas de salud.

Las redes neuronales se han convertido en una pieza clave para el desarrollo de la Inteligencia Artificial, es uno de los principales campos de investigación y el que va evolucionando con el tiempo, ofreciendo soluciones cada vez más complejas y eficientes.

¿Quieres aplicar Redes Neuronales en alguno de tus Proyectos? Contáctenos !

¿Quieres conocer alguno de nuestros proyectos relacionados?

• Limpieza automática de cubetas
• Robots para la poda de vides
• Supervisión remota de proyectos
• Conectando baterías con visión artificial
• Lectura de código variable