La red neuronal en los negocios

Hubo un tiempo en el que escribíamos pacientemente comandos largos en los dispositivos y también esperábamos la salida. Pero ahora, todo lo que tenemos que hacer es hablar. Desde altavoces inteligentes como Google Home o Alexa hasta el mando a distancia de nuestros televisores, todo está modulado por voz. ¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona eso? ¿Cómo responde el asistente de voz a tu consulta o recupera tu lista de reproducción favorita en cuestión de segundos? La respuesta es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estos son los sistemas de recomendación que utilizan algoritmos para encontrar elementos similares, en función de nuestro comportamiento, y recomendar elementos que cada uno de nosotros preferiría. Entonces, ¿cuáles son estos algoritmos que nos hacen la vida más fácil? Para eso, primero entendamos: ¿qué es una red neuronal? Y ¿cómo se aplica una red neuronal en los negocios?

El mercado de las redes neuronales está en auge gracias a nuestras vidas “conectadas”. Sus aplicaciones en los negocios incluyen automóviles autónomos, reconocimiento facial que desbloquea tu teléfono e incluso navegación aeroespacial. De hecho, las estadísticas muestran que la integración de las redes neuronales en los negocios ha crecido exponencialmente en un 270% en los últimos años. Si estás interesado en una carrera profesional en este campo, explora este blog para saber más sobre el negocio de las redes neuronales.

¿Qué es una red neuronal?

Las redes neuronales son una colección de algoritmos diseñados para imitar el cerebro humano y reconocer patrones. En otras palabras, se trata de software o hardware que funcionan de la misma manera que las tareas son realizadas por un cerebro humano. Esto incluye diferentes tecnologías, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, para interpretar datos e identificar comportamientos humanos.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Ahora que sabemos qué es una red neuronal, entendamos cómo funciona. En su forma fundamental, la red neuronal está formada por capas de neuronas. Considera estas neuronas como las unidades centrales de procesamiento de la red. En primer lugar, hay una capa de entrada que recibe los datos generales y, al final, hay una capa de salida que predice el resultado final. En el medio, existen capas ocultas que realizan la mayoría de los cálculos necesarios.

1. Capa de entradaEsta capa acepta los datos y los envía al resto de la red.

2. Segunda capa: La segunda capa realmente puede ser una o varias capas ocultas. Llevan a cabo diversas tareas simultáneamente, incluida la transformación de datos y la generación automatizada de funciones.

3. Capa de salidaLa solución al problema se almacena en la capa de salida. Es la respuesta o resultado de los datos acumulados. Obtenemos la salida en esta capa después de haber pasado los datos en bruto a través de las diferentes capas.

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Tipos de redes neuronales

Dependiendo de sus aplicaciones, podemos clasificar a las redes neuronales en tres grupos:

1. Redes neuronales convolucionales (CNN)

Este tipo de red consta de 5 capas: entrada, convolución (que es una operación matemática que combina dos señales), agrupación, conexión y salida. Con cada capa, hay una función particular vinculada, como asociar, resumir y activar. Es solo gracias a CNN que la clasificación de imágenes y la detección de objetos se están volviendo tan populares hoy en día.

2. Redes neuronales recurrentes (RNN)

Las redes neuronales recurrentes difieren de las redes neuronales estándar en que sus entradas dependen unas de otras, y la salida de cada elemento está determinada por los cálculos de los componentes que le precedieron. Las RNN son un tipo especializado de arquitectura de redes neuronales. Procesan secuencias de datos, donde la salida de un paso anterior se convierte en la entrada del siguiente. Su capacidad de “memoria” permite modelar dependencias temporales en los datos. Con ello, se vuelve útil para tareas como el procesamiento del lenguaje, la traducción automática, la generación de texto y la predicción de series temporales.

3. Redes neuronales de autocodificador (RNA)

El trabajo principal de los autocodificadores es desensibilizar lo irrelevante y sensibilizar la información relevante. En este, se utiliza un conjunto dado de entradas para generar abstracciones conocidas como codificadores. Hay abstracciones adicionales que se desarrollan en niveles superiores cuando se agregan capas. Las RNA, también conocidas como autoencoders en inglés, son un tipo de arquitectura de redes neuronales que se utilizan para aprender representaciones eficientes de datos de entrada sin supervisión. Se estructura de en dos partes: un codificador que transforma los datos de entrada en una representación interna de dimensionalidad reducida llamada código latente, y un decodificador que reconstruye los datos originales a partir de esta representación. Su tarea principal es minimizar la diferencia entre los datos de entrada y los datos reconstruidos. Como consecuencia, esto obliga al modelo a aprender una representación comprimida y útil de los datos. Los autocodificadores son útiles en la reducción de dimensionalidad, la eliminación de ruido en los datos, la generación de datos nuevos y la detección de anomalías.

Redes neuronales vs aprendizaje profundo (Deep Learning)

Aunque las redes neuronales y el Deep Learning están entrelazados entre sí, hay varios factores que los diferencian:

  • Los componentes principales del Deep Learning son una fuente de alimentación, una GPU y una gran memoria RAM, mientras que las redes neuronales consisten en neuronas, velocidad de aprendizaje, conexión, funciones de propagación y peso.
  • Los modelos de redes neuronales dependen de neuronas alentadas por cerebros humanos, mientras que el Deep Learning consta de varias capas ocultas a través de las cuales flotan los datos.
  • En términos de funcionalidad, los resultados de las redes neuronales son menos precisos en comparación con el Deep Learning.

¿Qué hacen las redes neuronales en el cerebro?

Nuestro cerebro está formado por una enorme red de neuronas interconectadas. Usando varias neuronas conectadas, su cuerpo responde a los estímulos enviando y recibiendo información. Esencialmente, las conexiones que hacemos intuitivamente o recuerdos que tenemos vinculados a ciertas personas o lugares están conectados a esta red masiva dentro del cerebro. Esencialmente, lo que es una red neuronal no es sino una imitación artificial del cerebro.

¿Se puede aprender en línea sobre redes neuronales?

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