Está lejos de toda duda que la inteligencia artificial en salud está revolucionando el sector por completo. Se trata de un paradigma nuevo en el que la colaboración entre humanos y la tecnología más sofisticada permite abrir una primera puerta a una nueva era en la...
¿Qué es una red neuronal?
(No hay votaciones)
Cargando...Fecha de publicación: 19/07/2024
Las redes neuronales se alzan como uno de los avances tecnológicos más prometedores ahora y en el futuro. Si bien puede parecer un concepto algo futurista o confuso, la verdad es que es posible comprender qué son las redes neuronales y tener acceso a su importancia con solo algunas nociones básicas. Como vamos a ver a lo largo de este artículo, las redes neuronales forman parte de los sistemas de aprendizaje profundo o deep learning, tecnologías a las que deberemos acostumbrarnos y conocer en los próximos años. Esto es especialmente cierto sabiendo que el coste de entrenarlas ha caído un 64% entre 2015 y 2021, mientras que los tiempos de entrenamiento (claves para la implementación de estos modelos) han mejorado en un 94%. Cifras que hablan del despliegue cada vez más rápido y sencillo de tecnologías basadas en redes neuronales, con lo que se prevé que su papel sea cada vez más importante a nivel social y para los negocios. Y hablamos con conocimiento de causa: desde BeeDIGITAL estamos liderando la implantación de herramientas de IA a procesos empresariales, en vistas a democratizar la aplicación de tecnología avanzada para pymes y autónomos. Desde esta perspectiva, compilamos algunas de las claves para comprender las redes neuronales artificiales y su potencial en el presente y el futuro próximo.
¿Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es un modelo computacional que se basa en el funcionamiento del cerebro humano para tratar de trasladar algunos procesos típicos del pensamiento humano al funcionamiento de las máquinas. En este sentido, las redes neuronales artificiales se basan en cómo interactúan las neuronas en el cerebro humano. Por ello, están compuestas por nodos (neuronas artificiales) interconectados que trabajan en conjunto para procesar información. De este modo, son capaces de introducir datos y reconocer sus características a través de un sistema incremental: una primera neurona reconoce la forma de un objeto en una imagen; después, otra puede utilizar ese conocimiento para continuar su identificación.¿Por qué son importantes las redes neuronales?
Como parte indispensable de los modelos de aprendizaje profundo o deep learning, las redes neuronales están transformando lo que la inteligencia artificial es capaz de hacer. Así, otorgan a estos sistemas dos capacidades avanzadas clave:- Capacidad de aprendizaje a partir de patrones complejos y que quedaban fuera del alcance de metodologías de programación convencionales.
- Posibilidad de adaptarse, de modo que pueden aplicar lo aprendido a nuevos conjuntos de datos y realizar generalizaciones y abstracciones complejas.
¿Para qué se utilizan las redes neuronales?
- Reconocimiento de imágenes, siendo especialmente útiles para la detección de objetos y la segmentación semántica.
- Procesamiento de lenguaje natural, que después se aplica a tareas diversas, incluyendo análisis de sentimientos, traducción automática, o generación de texto.
- Personalización: uno de los ejemplos más conocidos dentro de la combinación de inteligencia artificial y redes neuronales es el que hacen las plataformas de streaming, comercio electrónico o redes sociales para activar recomendaciones personalizadas en base a las preferencias de los usuarios.
- Diagnóstico médico: las redes neuronales también están permitiendo optimizar diagnósticos a través de la interpretación de imágenes médicas (radiografías, resonancias…) o la predicción de enfermedades siguiendo los datos clínicos del paciente.
- Control de procesos industriales: el acceso a información a partir de redes neuronales se aplica en diversas industrias para optimizar procesos, pero también para prever fallas. Es el caso, por ejemplo, del mantenimiento predictivo.
¿Cómo funcionan las redes neuronales?
Como hemos adelantado más arriba, las redes neuronales se componen de capas de neuronas interconectadas, organizadas del siguiente modo:- Capa de entrada: neuronas encargadas de recibir los datos o características iniciales del problema que se desea resolver.
- Capas ocultas: reciben los datos desde la entrada y se ocupan de realizar las principales tareas de procesamiento. Para ello, aplican operaciones matemáticas avanzadas que combinan las señales de entrada con pesos ajustables. Es común que exista una gran cantidad de capas ocultas, que van transmitiendo información para aportar un mayor nivel de procesamiento.
- Capa de salida: produce el resultado final de la red.
- Las neuronas en la capa de entrada se encargan de recibir una imagen.
- Las capas ocultas analizan la imagen en pasos. Por ejemplo, primero identifican bordes y colores; después reconocen algunas de sus formas (orejas o patas). Finalmente, son capaces de entender combinaciones más complejas para terminar por determinar a qué animal podrían pertenecer. De este modo, la red determina si la imagen es de un gato, o de un elefante.
- La capa de salida es la que proporciona el resultado.
¿Cuáles son los tipos de redes neuronales?
- Redes Neuronales Feedforward: el modelo más básico, típico de tareas vinculadas a la clasificación. En él, la información fluye en una única dirección y no tienen lugar ciclos.
- Redes Neuronales Recurrentes (RNN): aquí se potencian las conexiones retroalimentadas, de modo que los modelos pueden “recordar” información previa. Se utilizan principalmente para el análisis de datos secuenciales.
- Redes Neuronales Convolucionales (CNN): óptimas para el análisis de imágenes ya que se especializan en analizar datos estructurados en forma de matriz. Se basan en operaciones de convolución que les permiten extraer características de los datos.
Fuentes:
- What is deep learning?, McKinsey, 2024, https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-deep-learning
Desde 59€ al mes
Plan Activa Digital
Mejora la visibilidad de tu empresa online y atrae a más clientes potenciando tu presencia en Internet.
- Presencia digital
- Dinamización de tu Perfil de Empresa en Google
- Gestión de reseñas
- Reputación online
- Autogestión de redes sociales
- CRM básico
- Web con IA
Permanencia de 6 meses
MÁS ARTÍCULOS
Inteligencia Artificial en la Medicina
¿Qué es la inteligencia artificial y cómo afecta a la banca?
La inteligencia artificial en banca ya está siendo totalmente revolucionaria en multitud de funcionalidades que conciernen a este sector. A nivel global, el potencial de la IA queda ya fuera de toda duda. Pero la inteligencia artificial en la banca tiene sus propias...
Impacto de la inteligencia artificial en el futuro del trabajo
El impacto de la inteligencia artificial en el trabajo es uno de los temas más debatidos en la actualidad. No es para menos: si bien esta preocupación parecía teórica hasta hace poco tiempo, los avances en los últimos años han hecho que muchos ya hayan experimentado...
