Redes Neuronales: 3 Claves. Entérate!

Las redes neuronales artificiales (RNA) son un modelo informático que permite simular el comportamiento del cerebro humano. Entérate cómo.

Las redes neuronales, fue un modelo informático creado por Warren McCulloch y Walter Pitts en 1943, conocido como lógica umbral, que se basa en las matemáticas y los algoritmos.

A partir de esta iniciativa, la investigación de redes neuronales se fracciona en dos puntos diferentes. Uno se centró en los procesos biológicos en el cerebro y el otro se basó en la aplicación de redes neuronales para la inteligencia artificial.

Los modelos de redes neuronales en la inteligencia artificial habitualmente se refieren a las redes neuronales artificiales (RNA); Así pues, que son modelos matemáticos básicos que definen una función f:X→Y o una distribución más X o ambos X e Y.

El término red se refiere a las interconexiones entre las neuronas en las diferentes capas de cada sistema.

¿Cómo funciona?

Una red neuronal artificial está formada por neuronas artificiales, las cuales reciben información del exterior o de otras neuronas, las procesan y generan un valor de salida que alimenta a otras neuronas de la red o son la respuesta o la salida hacia el exterior de la red.

Un RNA se define por las siguientes características:

El modelo de interconexión entre las diferentes capas de neuronas.
La función de activación que convierte las entradas ponderadas de una neurona a su activación a la salida.
La fase de aprendizaje para la actualización de los pesos de las interconexiones.

Lo que ha cautivado el interés en las redes neuronales es la posibilidad de aprendizaje. En este caso, dado un trabajo a resolver, y una clase de funciones F, el aprendizaje consiste en utilizar un conjunto de observaciones para encontrar f∗ ∈ F la cual resuelve el trabajo de un buena manera.

La mayoría de los algoritmos utilizados en las interconexiones entre las neuronas artificiales de formación emplean alguna forma de descenso de gradiente.

Ventaja de RNA

La mayor ventaja de las RNA es su capacidad de ser utilizado como un mecanismo de función de aproximación arbitraria que “aprende” a partir de datos observados. Sin embargo, su uso no es tan simple.

La utilización de RNA dependerá de los siguientes aspectos:

La representación de datos y su aplicación determinará la elección del modelo.
La selección de algoritmo de aprendizaje.
La RNA resultante puede ser extremadamente fuerte, al seleccionar el modelo apropiado.

Aplicaciones de la RNA:

Identificación de sistemas y el control. Ejemplo: control del vehículo, predicción de trayectorias, el control de procesos, manejo de recursos naturales.
La química cuántica, juegos y la toma de decisiones. Ejemplo:, ajedrez, póquer, etc.
El reconocimiento de patrones. Ejemplo: sistemas radar, reconocimiento facial, clasificación de señales, de reconocimiento de secuencia, entre otros.
Reconocimiento de texto escrito a mano, diagnóstico médico. Por ejemplo, sistemas automatizados para el comercio en varios sectores de actividad, minería de datos, otros.
La visualización, traducción automática, diferenciando entre informes deseados y no deseados en redes sociales. Ejemplo: prevención de spam,
El diagnóstico de varios tipos de cáncer. Ejemplo: el cáncer de pulmón, el cáncer de próstata y el cáncer colon rectal. Así pues, que las redes podrían predecir múltiples resultados de los pacientes de instituciones relacionadas, entre otras cosas.

Clasificación de las RNA:

La red neuronal monocapa, es la red más simple.
La generalización de la red neuronal monocapa, se considera Multicapa.
Convolucional con el perceptrón multicapa, solo se une con un subgrupo de ellas.
No tienen una estructura de capas y únicamente permiten conexiones arbitrarias entre las neuronas, se llama recurrentes.
Las redes de base radial calculan la salida de la función en función de la distancia a un punto denominado centro.

¿Cómo instruir las redes neuronales?

El entrenamiento consiste en instruir a una red neuronal a realizar una tarea. En primer lugar, las redes neuronales aprenden procesando varios bloques de datos en grandes cantidades etiquetados o sin etiquetar.

En segundo lugar, el software de machine learning encuentra estándares en los datos que se tienen y los utiliza a datos nuevos para tomar decisiones inteligentes.

Por lo tanto, la RNA es importante, porque pueden ayudar a las computadoras a tomar decisiones inteligentes con asistencia humana limitada. Además, puede ser utilizada de forma natural en el aprendizaje online y aplicaciones de grandes conjuntos de datos, como lo son el diagnóstico de varios tipos de cáncer.