Redes Neuronales Artificiales y sus Aplicaciones

Mientras lees este artículo, ¿qué órgano de tu cuerpo está pensando en ello? ¡Es el cerebro, por supuesto! Pero, ¿sabes cómo funciona el cerebro? Bueno, tiene neuronas o células nerviosas que son las unidades primarias tanto del cerebro como del sistema nervioso. Estas neuronas reciben información sensorial del mundo exterior que procesan y luego proporcionan la salida que podría actuar como entrada para la próxima neurona. 

Cada una de estas neuronas está conectada a otras neuronas en arreglos complejos en las sinapsis. Ahora, ¿te preguntas cómo se relaciona esto con las Redes Neuronales Artificiales ? Bueno, las redes neuronales artificiales se modelan a partir de las neuronas del cerebro humano. Veamos qué son en detalle y cómo aprenden información. 

¿Qué son las Redes Neuronales Artificiales?

Las redes neuronales artificiales contienen neuronas artificiales que se denominan unidades . Estas unidades están dispuestas en una serie de capas que juntas constituyen la totalidad de las Redes Neuronales Artificiales en un sistema. Una capa puede tener solo una docena de unidades o millones de unidades, ya que esto depende de la complejidad del sistema. Comúnmente, la red neuronal artificial tiene una capa de entrada, una capa de salida y capas ocultas. La capa de entrada recibe datos del mundo exterior que la red neuronal necesita analizar o aprender. Luego, estos datos pasan a través de una o varias capas ocultas que transforman la entrada en datos valiosos para la capa de salida. Finalmente, la capa de salida proporciona una salida en forma de respuesta de las Redes Neuronales Artificiales a los datos de entrada proporcionados. 

En la mayoría de las redes neuronales, las unidades están interconectadas de una capa a otra. Cada una de estas conexiones tiene pesos que determinan la influencia de una unidad sobre otra unidad. A medida que los datos se transfieren de una unidad a otra, la red neuronal aprende más y más acerca de los datos, lo que eventualmente da como resultado una salida de la capa de salida. 

¿Cómo aprenden las Redes Neuronales Artificiales?

Las redes neuronales artificiales se entrenan utilizando un conjunto de entrenamiento. Por ejemplo, suponga que desea enseñarle a una ANN a reconocer un gato. Luego se muestran miles de imágenes diferentes de gatos para que la red pueda aprender a identificar a un gato. Una vez que la red neuronal se ha entrenado lo suficiente con imágenes de gatos, debe verificar si puede identificar las imágenes de gatos correctamente. Esto se hace haciendo que la ANN clasifique las imágenes que se le proporcionan decidiendo si son imágenes de gatos o no. La salida obtenida por ANN se corrobora con una descripción proporcionada por humanos de si la imagen es una imagen de gato o no. Si la ANN se identifica incorrectamente, se utiliza la retropropagación para ajustar lo que haya aprendido durante el entrenamiento. La retropropagación se realiza ajustando los pesos de las conexiones en unidades ANN en función de la tasa de error obtenida. 

¿Cuáles son los tipos de Redes Neuronales Artificiales?

1. Red neuronal de avance 

La red neuronal feedforward es una de las redes neuronales artificiales más básicas. En esta ANN, los datos o la entrada proporcionada viajan en una sola dirección. Entra en la ANN a través de la capa de entrada y sale a través de la capa de salida, mientras que las capas ocultas pueden existir o no. Por lo tanto, la red neuronal feedforward tiene una onda de propagación frontal solamente y, por lo general, no tiene propagación hacia atrás. 

2. Red neuronal recurrente 

La red neuronal recurrente guarda la salida de una capa y retroalimenta esta salida a la entrada para predecir mejor el resultado de la capa. La primera capa de la RNN es bastante similar a la red neuronal de avance y la red neuronal recurrente comienza una vez que se calcula la salida de la primera capa. Después de esta capa, cada unidad recordará alguna información del paso anterior para que pueda actuar como una celda de memoria al realizar cálculos. 

3. Red neuronal convolucional 

Una red neuronal convolucional tiene algunas similitudes con la red neuronal de avance, donde las conexiones entre unidades tienen pesos que determinan la influencia de una unidad en otra unidad. Pero una CNN tiene una o más capas convolucionales que utilizan una operación de convolución en la entrada y luego pasan el resultado obtenido en forma de salida a la siguiente capa. CNN tiene aplicaciones en el procesamiento de imágenes y voz, lo que es particularmente útil en la visión por computadora. 

4. Red neuronal modular 

Una red neuronal modular contiene una colección de diferentes redes neuronales que funcionan de forma independiente para obtener el resultado sin interacción entre ellas. Cada una de las diferentes redes neuronales realiza una subtarea diferente al obtener entradas únicas en comparación con otras redes. La ventaja de esta red neuronal modular es que descompone un proceso computacional grande y complejo en componentes más pequeños, lo que reduce su complejidad sin dejar de obtener el resultado requerido. 

5. Función de base radial Red neuronal 

Las funciones de base radial son aquellas funciones que consideran la distancia de un punto con respecto al centro. Las funciones RBF tienen dos capas. En la primera capa, la entrada se asigna a todas las funciones de base radial en la capa oculta y luego la capa de salida calcula la salida en el siguiente paso. Las redes de función de base radial se utilizan normalmente para modelar los datos que representan cualquier tendencia o función subyacente. 

Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales

1. Redes sociales 

Las redes neuronales artificiales se utilizan mucho en las redes sociales. Por ejemplo, tomemos la función ‘Personas que quizás conozcas’ en Facebook que te sugiere personas que quizás conozcas en la vida real para que puedas enviarles requests de amistad. Bueno, este efecto mágico se logra mediante el uso de redes neuronales artificiales que analizan su perfil, sus intereses, sus amigos actuales y también sus amigos y varios otros factores para calcular las personas que podría conocer. Otra aplicación común de Machine Learning en las redes sociales es el reconocimiento facial . Esto se hace encontrando alrededor de 100 puntos de referencia en la cara de la persona y luego combinándolos con los que ya están disponibles en la base de datos utilizando redes neuronales convolucionales. 

2. Marketing y Ventas 

Cuando inicie sesión en sitios de comercio electrónico como Amazon y Flipkart, recomendarán sus productos para comprar en función de su historial de navegación anterior. Del mismo modo, suponga que le encanta la pasta, entonces Zomato, Swiggy, etc. le mostrarán recomendaciones de restaurantes según sus gustos y el historial de pedidos anteriores. Esto es cierto en todos los segmentos de marketing de la nueva era, como sitios de libros, servicios de películas, sitios de hospitalidad, etc. y se logra mediante la implementación de marketing personalizado . Esto utiliza redes neuronales artificiales para identificar los gustos y disgustos del cliente, el historial de compras anterior, etc. y luego adaptar las campañas de marketing en consecuencia. 

3. Salud 

Las redes neuronales artificiales se utilizan en oncología para entrenar algoritmos que pueden identificar tejido canceroso a nivel microscópico con la misma precisión que los médicos capacitados. Varias enfermedades raras pueden manifestarse en características físicas y pueden identificarse en sus etapas prematuras mediante el análisis facial en las fotos de los pacientes. Por lo tanto, la implementación a gran escala de redes neuronales artificiales en el entorno de la atención médica solo puede mejorar las capacidades de diagnóstico de los expertos médicos y, en última instancia, conducir a la mejora general de la calidad de la atención médica en todo el mundo. 

4. Asistentes personales 

¡Estoy seguro de que todos han oído hablar de Siri, Alexa, Cortana, etc. y también los han escuchado en función de los teléfonos que tienen! Estos son asistentes personales y un ejemplo de reconocimiento de voz que utiliza procesamiento de lenguaje natural para interactuar con los usuarios y formular una respuesta en consecuencia. El procesamiento del lenguaje natural utiliza redes neuronales artificiales que están diseñadas para manejar muchas tareas de estos asistentes personales, como administrar la sintaxis del lenguaje, la semántica, el habla correcta, la conversación que se está llevando a cabo, etc.