Inteligencia Artificial: ¿Conoces las redes neuronales y sus aplicaciones?
Hoy en día, existe un auge, así como grandes expectativas, en el uso de la inteligencia artificial. Son muchos los sectores donde se están aprovechando las ventajas que proporciona para optimizar el tiempo y ejecutar las tareas de una mejor manera. Incluso, cada uno de nosotros hace uso de aplicaciones con inteligencia artificial en nuestros teléfonos (dispositivos que nos acompañan a diario, o ¿me equivoco?), y en cualquier otro dispositivo que funcione con una aplicación. Para algunos, es una amenaza; para otros, una herramienta de apoyo; y, para algunos más, una herramienta de entretenimiento y ocio.
Sin embargo, son muchos los que desconocen qué hay detrás de la inteligencia artificial y cuáles son los tipos que existen, así como su contribución a la humanidad. En esta oportunidad, te voy a presentar una rama llamada Redes Neuronales Artificiales, las cuales están basadas en la simulación de la estructura y funcionamiento del cerebro humano para procesar información. Y es que esta tecnología utiliza algoritmos y capas de neuronas para detectar patrones de datos, procesarlos y continuar aprendiendo.
¿Cómo funcionan estas redes neuronales?
La estructura básica de una red neuronal está conformada por capas de neuronas interconectadas. Existe una capa de entrada que recibe los datos y los envía a través de la red; una capa intermedia, llamada capa oculta, que procesa los datos recibidos; y una tercera capa que arroja la salida final. Cada una de las neuronas está conectada a otras, a través de conexiones llamadas sinapsis. Esta sinapsis tiene un peso asociado que determina la fuerza de la conexión. Estos pesos, a su vez, son ajustados durante el proceso de entrenamiento para mejorar la precisión y el resultado de la salida.
Este proceso de entrenamiento consistirá, entonces, en proporcionar la mayor cantidad de datos de entrada posible y esperar una salida ya conocida. Si esta salida no coincide con lo que se desea, se procede a ajustar los pesos de las conexiones en la red para incrementar la precisión. Este es un proceso que se repite las veces que se necesiten hasta que la red aprenda a producir la salida deseada. Existen varios algoritmos que sirven para entrenar las redes neuronales, como, por ejemplo, el algoritmo de retropropagación que calcula el error de la salida de la red en comparación con la salida esperada y ajusta los pesos de las conexiones para disminuir ese error.
Por tanto, las redes neuronales se entrenan por un proceso llamado aprendizaje, que implica exponer al algoritmo a grandes cantidades de datos e ir ajustando los pesos de las conexiones neuronales para que la red pueda ser capaz de reconocer patrones y hacer predicciones precisas. Sin embargo, este aprendizaje también conlleva riesgos en la toma de decisiones incorrectas o sesgadas basadas en los tipos de datos que se le proporcionan.
Tipos de redes neuronales
De acuerdo al uso que sea necesario para procesar datos, las más importantes son:
1. Redes Neuronales Feedforward
Son las más básicas. Aquí la información fluye en una sola dirección, es decir, desde la capa de entrada hasta la capa de salida, sin ciclos ni retroalimentación. Son útiles para tareas como clasificación y predicción, como por ejemplo, el reconocimiento de imágenes y detección de fraudes.
2. Redes Neuronales Recurrentes
Estas tienen conexiones retroalimentadas. Esto significa que la salida que se obtiene de una neurona se utiliza como entrada para otra y así sucesivamente. La retroalimentación permite que la red tenga memoria de los datos de las entradas anteriores. Son útiles para tareas que involucran secuencias de datos, como procesamiento del lenguaje natural y predicción del tiempo.
3. Redes Neuronales Convolucionales
Aquí las neuronas están organizadas en capas convolucionales, donde cada neurona está colocada en una sola región local de la capa anterior en lugar de estar conectadas a todas las neuronas de la capa anterior. Esto le permite a la red neuronal detectar características específicas de una imagen, como bordes y patrones, sin importar la ubicación en la imagen. Se han convertido en una herramienta valiosa para el procesamiento de imágenes y videos.
Importancia de las Redes Neuronales en la Inteligencia Artificial y usos
Las redes neuronales han permitido a la inteligencia artificial la creación de sistemas capaces de aprender y mejorar con la experiencia. Hoy en día, las redes neuronales pueden procesar grandes cantidades de datos rápidamente y de forma eficiente. Por ello, son muy utilizadas en motores de búsquedas, sistemas de seguridad, diagnóstico médico, marketing, predicciones financieras, reconocimiento de voz, reconocimiento facial, procesamiento del lenguaje natural, entre muchas otras.
Conclusión
Las redes neuronales se han convertido en una de las ramas más importantes de la inteligencia artificial. A medida que la tecnología avance, las aplicaciones de las redes neuronales se expandirán a nuevas áreas y abordarán desafíos cada vez más complejos. Esto conlleva, a su vez, planteamientos relacionados con la ética y la forma de utilizarlas en ciertos contextos. La pregunta sería ¿qué impacto tendrá en la sociedad y en la vida de los seres humanos?, ¿cómo afectará la seguridad y la privacidad de los datos? Y para ti: ¿Te parecen algo útil o una amenaza?
Si llegaste hasta aquí, te regalo un bonus extra. Si eres curioso y quieres ver cómo se desarrollan las redes neuronales, en programación básica (muy básica), te comparto este otro video de Ringa Tech: Tu primera red neuronal en Python y Tensorflow.
¿Te atreves a probar? Yo me animé a hacerlo con JavaScript. Si quieres, échale un vistazo al código.
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