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Redes neuronales: definición y características

28/02/2021
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Las redes neuronales son un pilar de la inteligencia artificial. Son un modelo de creación cuyo sistema se basa en el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por diferentes nodos que funcionan como neuronas, y que transmiten señales e información entre sí. Estas redes reciben diferente información de entrada, la procesan en conjunto y generan una salida con las predicciones establecidas en función de lo que se haya programado. Su finalidad es la de encontrar soluciones a determinados “problemas”.

El desarrollo de las redes neuronales crecerá en los próximos años, por lo que la formación en esta área es indispensable para liderar este tipo de procesos. El Máster en Inteligencia Artificial de Three Points da respuesta al nuevo escenario laboral que esta tecnología emergente aporta a las empresas y organizaciones en todo el mundo. La demanda de perfiles digitales especializados en Inteligencia Artificial (IA) ha aumentado exponencialmente en los últimos años. Según estudios recientes, el 83% de las empresas crearán nuevos puestos de trabajo gracias al uso de aplicaciones de IA en los próximos años, suponiendo en 2030 en torno al 14% del PIB mundial.

Redes neuronales 1

Origen de las redes neuronales

El origen de las redes neuronales está relacionado con los inicios de la Inteligencia Artificial. Su proceso de desarrollo va evolucionado a medida que crecen también las investigaciones desarrolladas por diferentes autores en décadas, hasta llegar a lo que conocemos hoy en día. 

Años 40

En 1943 los investigadores Warren McCulloch y Walter Pitts crearon “lógica umbral”, el primer modelo informático basado en las redes neuronales. A partir de aquí, se establecieron dos caminos de investigación. Por un lado, en los procesos biológicos del cerebro y, por otro lado, la aplicación de estas redes en la inteligencia artificial. 

Posteriormente, surgió el aprendizaje de Hebb, desarrollado por el psicólogo del mismo nombre, que se basaba en un mecanismo de aprendizaje no supervisado.

Finalmente, cuando Turing creo las máquinas tipo B, basó el funcionamiento de las mismas en los estudios de neurología y psicología que se centraban en el proceso de estudio de la plasticidad neuronal. A medida que se conocía más detalles sobre el funcionamiento de las mismas, se ampliaban los estudios de las redes neuronales artificiales. De esta forma los estudios realizados en las redes neuronales humanas, ayudaban a desarrollar el funcionamiento de las artificiales. El objetivo de estas primeras investigaciones era profundizar en los usos del Machine Learning. 

Desde los inicios del desarrollo de las primeras redes neuronales, hasta hoy en día, las investigaciones han pasado por varios hitos y autores que han ido sentando cátedra y aportando diferentes posibilidades. 

Entre ellos, podemos destacar el algoritmo “perceptrón”, desarrollado por Frank Rosenblatt en 1958. Esta red se basaba en el aprendizaje de redes neuronales por computadora, a través de dos capas que utilizaban sistemas de adición y sustracción simples. 

Redes neuronales 2

Modelos y funciones de las redes neuronales

Los modelos de las redes neuronales artificiales están basados principalmente en modelos matemáticos definidos por la función f: X→Y o una distribución más X o ambos X e Y; aunque a veces los modelos también se asocian a algoritmos de aprendizaje. 

Función de red

Esta función está basada en las interconexiones de las neuronas biológicas y en sus diferentes procesos de capas. La primera capa funciona como un sistema de entrada que recibe los datos y los envía a la segunda y la tercera capa. 

Aprendizaje

La función de aprendizaje establece una tarea a resolver y las funciones que establecerán el conjunto de observaciones que permitirán resolver la actividad en cuestión. Dentro de esta función, hay tres grandes paradigmas de aprendizaje: el supervisado, el no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. 

El aprendizaje supervisado resuelve las tareas en base a un conocimiento previo para realizarlo. El no supervisado, al contrario, establece diferentes parámetros y plantea una solución en base a los mismos. Por último, en el aprendizaje de refuerzo no se dan los datos, pero se genera una respuesta en base a la relación de un agente con el medio ambiente. 

Redes neuronales 3

Las aplicaciones de las redes neuronales son varias y se irán incrementando a medida que se puedan crear sistemas más avanzados. Algunas de las posibilidades que nos ofrecen las redes neuronales artificiales están directamente relacionadas con el Machine Learning, que ya hemos visto en otros post. Ejemplos de aplicaciones son:
1.    Predicción de ventas. 
2.    Reconcomiendo de tendencias. 
3.    Hogar conectado.
4.    Vehículos autónomos. 
5.    Energías renovables. 


 

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