Redes neuronales | ¿Qué son y cómo funcionan?

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Nuestro cerebro se encuentra compuesto por millones de neuronas que se comunican a través de un proceso de estímulos eléctricos conocido como sinapsis. Las redes neuronales artificiales son modelos que nos permiten simular, de manera simplificada, el procesamiento de información de la manera en la que lo hace el cerebro humano con el objetivo de que las máquinas puedan realizar clasificaciones y/o predicciones.

 

La composición de las redes neuronales artificiales se basa en un sistema de nodos. Existen nodos de entrada, de transmisión internada y de salida. Los nodos de entrada son aquellos que reciben información desde el exterior, los nodos de transmisión interna son los que envían información entre nodos sin tener contacto con el exterior y los nodos de salidas se ocupan de emitir información hacia el exterior.

 

El funcionamiento de las redes neuronales artificiales consta de tres etapas: el ingreso de información, el procesamiento de la misma y su posterior salida. El procesamiento se conoce como aprendizaje y puede ser llevado a cabo de distintos algoritmos de comportamiento que definirán tanto el funcionamientos de las conexiones como el resultado final, también conocido como output.

 

Cabe destacar que el procesamiento, o aprendizaje, se puede realizar de tres formas distintas dependiendo de la presencia de patrones y, una vez que la red está entrada, se pueden obtener las clasificaciones y/o predicciones mencionadas previamente.

 

  1. El procesamiento supervisado tiene patrones de entrada y de salida y, en función de ello, se modifican los nodos de transmisión para ajustar la entrada a la salida. Se podrán predecir valores correspondientes a cualquier objeto de entrada luego de obtener una serie de ejemplos.
  2. El procesamiento no supervisado proporciona únicamente patrones de entrada y deja que la red clasifique los resultados en función de características comunes.
  3. El procesamiento híbrido se caracteriza debido a que no se clasifica vía patrones objetivo. Solo se le indica si el resultado es correcto o incorrecto ante cierto patrón de entrada.

 

Es importante resaltar que el concepto de redes neuronales artificiales no es un concepto actual ya que surgió en los la década del 50, pero las herramientas contemporáneas permiten llevarlas a cabo gracias a su gran poder de cómputo que no estaba presente en el momento en el que se desarrolló la teoría. Cualquier persona, al día de hoy, tiene la posibilidad de desarrollar una red neuronal artificial y entrenarla desde su computadora, lo que hace no mucho tiempo era impensable. Por ello, cada vez se encuentren cada vez más presentes en todo tipo de industrias.

 

Sin dudas que las redes neuronales artificiales son uno de los instrumentos más importantes a la hora de procesar grandes cantidades de datos y obtener resultados a partir de los mismos. La tecnología nos permite ahorrar recursos y, por consiguiente, disminuir nuestros costes. Las industrias que apliquen este conjunto de herramientas tendrán una ventaja competitiva que será cada vez mayor frente a las que no lo hagan.

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