Una introducción a las redes neuronales y al aprendizaje profundo

24-Oct-2024

La inteligencia artificial es un campo científico centrado de la creación de computadores y máquinas capaces de razonar, aprender y actuar de manseras que normalmente requieren inteligencia humana o involucran datos e informaciones que van más allá de las capacidades analíticas humanas. La inteligencia artificial pueden resolver problemas complejos y desde interacciones personalizadas con los clientes y detección de fraudes hasta diagnósticos médicos, la inteligencia artificial ayuda empresas de todos los sectores. Además, la inteligencia artificial se utiliza ampliamente para proporcionar recomendaciones personalizadas a las personas y puede liberar a las personas de tareas repetitivas y mundanas. Inspirándose en el extraordinario cerebro humano, las redes neuronales son una técnica de la inteligencia artificial que permite a los computadores procesar datos con una eficiencia y precisión excepcionales. La red neuronal es un tipo de proceso de aprendizaje automático, llamado aprendizaje profundo.

Al aprendizaje profundo significa un tipo de aprendizaje automático basado en las redes neuronales artificiales en el que se utilizan múltiples capas de procesamiento para extraer características de nivel progresivamente superior de los datos. También, los modelos de aprendizaje profundo pueden obtener patrones complejos en imágenes, texto, sonidos y otros datos para dar las informaciones y predicciones correctas. 

¿Cuáles son los tipos diferentes de las redes neuronales?

Las redes neuronales pueden clasificar en diferentes tipos, que se utilizan para distintos fines. Hay cuatro tipos diferentes de las redes neuronales que se citan a continuación.

• Redes de propagación hacia adelante (FNN)— Las redes de propagación hacia adelante se han usado ampliamente para tareas, como, la calcificación de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento de la lengua natural.  

• Perceptrones multicapa (MLP) — El perceptron multicapa es un modelo de red neuronal artificial primaria, que tiene tres al menos tres capas, una capa de entrada, más de una capa oculta y una capa de salida. El perceptron multicapa puede usar como base para arquitecturas avanzadas.  

• Redes neuronales convolucionales (CNN) —Una red neuronal convolucional es una arquitectura de red para el aprendizaje profundo que aprende directamente de los datos. Además, las redes neuronales convolucionales se utilizan para identificar en imágenes con el fin de reconocer objetos, clases y categorías. Pueden ser efectivas para clasificar audio, series temporales y datos de señales. 

• Redes neuronales recurrentes (RNN) - Una red neuronal recurrente es un modelo de aprendizaje profundo que está diseñado para procesar las entradas de datos secuenciales y producir salidas de datos secuenciales. La principal ventaja de las redes neuronales recurrentes es que son capaces de realizar predicciones precisas. Además, los modelos RNN se utilizan ampliamente en el procesamiento de la lengua natural debido a la superioridad del procesamiento de los datos con una longitud de entrada que no es fija. 

¿En qué aéreas se utilizan las redes neuronales? 

Las redes neuronales pueden utilizar en muchas varias aéreas que se describan abajo citado.

• El control del tráfico.
• Es posible para realizar predicciones meteorológicas.
• Las redes neuronales pueden utilizar para examinar los problemas médicos.
• El comportamiento animal.
• La evolución y valoración de propiedad, edificios, automóviles, maquinaria, etcétera. 
• La optimización de los horarios de autobuses, aviones.
• La profundidad del agua del río.
• La optimización de la programación del personal para restaurantes, tiendas minoristas, bancos, y muchas más. 

¿Qué es la diferencia entre las redes neuronales y aprendizaje profundo?

Muchas personas tienen una pregunta frecuente que el aprendizaje profundo es lo mismo que la red neuronal, no, ambos términos tienen significados diferentes. El aprendizaje profundo constituye un subconjunto del aprendizaje automático, cuyo, núcleo, está formado por las redes neuronales, que sirve como arquitectura fundamental para los algoritmos de aprendizaje profundo. Sin las redes neuronales, no habría aprendizaje profundo. Es importante para conocer la diferencia entre las redes neuronales y aprendizaje profundo que se proporciona a continuación.

• Arquitectura— Las redes neuronales simples tienen una capa de entrada, una capa oculta y una capa de la salida. Su estructura imita al cerebro humano, mientras los sistemas de aprendizaje profundo consiste de varias capas ocultas dispuestas para convolución o recurrencia. 

• Complejidad— Dependiendo de su función, las redes neuronales son menos complicados, porque tiene una poca capa, mientras, el aprendizaje profundo es muy complicado, porque tiene estructura como memoria a corto plazo larga. 

• Actuación— Las redes neuronales funcionan bien al resolver problemas simples, rápidamente e inmediatamente, pero tendrán muchas dificultades y complicaciones con tareas más complejas, en comparación con los sistemas de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo puede resolver problemas complejos en grandes volúmenes de datos. 

• Capacitación— Las redes neuronales se traduce en menores costes de entrenamiento, mientras los sistemas de aprendizaje profundo cuesta mucho dinero y recursos. Además, los sistemas de aprendizaje profundo tienen una capacidad mucho mayor para aprender patrones y habilidades complejas. 

¿Qué son las redes neuronales? ¿Qué es el aprendizaje profundo?