redes neuronales

Redes Neuronales

Las Redes Neuronales o neural network es un tipo de aprendizaje automático que se modela a si mismo a semejanza del cerebro humano. Es decir, se crea una red neuronal artificial a través de algoritmos que permiten que la computadora aprenda incorporando nuevos datos.

Aunque en la actualidad hay muchos algoritmos de Inteligencia Artificial, las redes neuronales pueden realizar lo que se denomina aprendizaje profundo. A diferencia del cerebro humano que tiene como unidad básica a la neurona, una red neuronal artificial tiene como base el perceptrón.

Esta configuración se denomina perceptrón simple o de una capa. (Si, lo sé tiene capa de entrada y salida, pero solo tiene una capa que contiene nodos computacionales).

Los perceptrones realizan procedimientos de señal simple y luego se conectaran a una red de malla grande.

Cómo aprenden las Redes Neuronales

Las redes neuronales a diferencia de otros algoritmos, no pueden programarse ya que utilizan el aprendizaje profundo para desarrollarse. Podríamos comparar estas redes con el cerebro en desarrollo de un niño que necesita aprender de la información disponible.

Existen 3 métodos de aprendizaje:

Redes Neuronales Artificiales
  • Aprendizaje Supervisado: esta estrategia es la más simple, ya que cuentas con un conjunto de datos etiquetados que computadora procesa y modifica el algoritmo hasta obtener el resultado deseado.
  • Aprendizaje NO Supervisado: esta estrategia se utiliza cuando no existe un conjunto de datos etiquetados para aprender. Aquí la red neuronal analiza el conjunto de datos, y luego la función de costo le dice a la red neuronal que tan cerca estuvo del objetivo, de manera que ajusta la precisión del algoritmo.
  • Aprendizaje Reforzado: en esta estrategia la red neuronal se refuerza para obtener resultado positivos y es castigada si obtiene resultados negativos. Como resultado la red neuronal se vera obligada a aprender con el tiempo.

Cómo se usa una Red Neuronal Artificial en el Mundo Real

Existen muchos ejemplos del uso de las redes neuronales de los cuales podríamos echar mano, por ejemplo el reconocimiento de la escritura a mano. Los humanos podemos reconocer la escritura a mano de manera simple e intuitiva, pero para las computadoras presenta un desafío ya que la escritura de cada persona es única.

En este ejemplo la red neuronal artificial es entrenada para que reconozca varios caracteres conocidos escritos a mano. La computadora aprenderá a reconocer cada caracter aumentando también el conjunto de caracteres

Este simple ejemplo lo podemos ver aplicado en la vida real, al tener la lectura automática se puede reducir el fraude bancario en cheques.

Otro ejemplo en el cual se utilizan las redes neuronales es en los mercados financieros, bursátiles o de materias primas. Aquí la red neuronal identifica valores infravalorados para poder negociar y obtener ganancias. Te comparto este estudio en que las redes neuronales son útiles en la predicción de mercados financieros.

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