¿Cómo se pueden usar las redes neuronales para la minería de datos?

Como todos somos conscientes de que la tecnología crece día a día y se produce una gran cantidad de datos cada segundo, el análisis de los datos va a ser muy importante porque nos ayuda a detectar fraudes, identificar correos electrónicos no deseados, etc. Entonces, Data Mining surge para ayudarnos a encontrar patrones ocultos, descubrir conocimiento de grandes conjuntos de datos.

En este artículo, básicamente analizamos las redes neuronales y cuál es la aplicación de las redes neuronales para el trabajo de minería de datos.

Red neuronal:

Neural Network es un paradigma de procesamiento de información inspirado en el sistema nervioso humano. Al igual que en el sistema Nervioso Humano tenemos Neuronas Biológicas de la misma forma en las Redes Neuronales tenemos Neuronas Artificiales que es una Función Matemática que se origina a partir de neuronas biológicas. Se estima que el cerebro humano tiene alrededor de 10 mil millones de neuronas, cada una conectada en promedio a otras 10,000 neuronas. Cada neurona recibe señales a través de sinapsis que controlan los efectos de la señal en la neurona. 

¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?

Supongamos que hay n entradas como X1,X2,…,Xn a una neurona.

=> El peso que conecta un número n de entradas a una neurona está representado por [W]=[W1,W2,..,Wn].

=> La función de la unión sumadora de una neurona artificial es recopilar las entradas ponderadas y resumirlas.

      Yin=[X1*W1+X2*W2+….+Xn*Wn]

=> La salida de la unión sumadora a veces puede llegar a ser igual a cero y, para evitar tal situación, se le agrega un sesgo de valor fijo Bo.

     Yin =[X1*W1+X2*W2+….+Xn*Wn] + Bo  

    // Yin luego muévete hacia la Función de Activación.

=> La salida Y de una neurona depende en gran medida de su Función de Activación (también conocida como función de transferencia).

=> Hay diferentes tipos de funciones de activación en uso, como

1. Función de identidad

2. Función de paso binario con umbral

3. Función de paso bipolar con umbral

4. Función sigmoidea binaria 

5. Función sigmoidea bipolar 

Arquitectura de red neuronal:

Si bien los investigadores han creado numerosas arquitecturas de redes neuronales diferentes, las aplicaciones más exitosas en las redes neuronales de minería de datos han sido las redes de avance de múltiples capas. Estas son redes en las que hay una capa de entrada que consta de Nodes que simplemente aceptan los valores de entrada y capas sucesivas de Nodes que son neuronas, como se muestra en la figura anterior de Neurona artificial . Las salidas de las neuronas en una capa son entradas para las neuronas en la siguiente capa. La última capa se llama capa de salida. Las capas entre las capas de entrada y salida se conocen como capas ocultas.

Como saben, tenemos dos tipos de aprendizaje supervisado, uno es la regresión y otro es la clasificación. Entonces, en el problema de tipo Regresión, la red neuronal se usa para predecir una cantidad numérica, hay una neurona en la capa de salida y su salida es la predicción. Mientras que, por otro lado, en el problema del tipo de clasificación, la capa de salida tiene tantos Nodes como el número de clases y el Node de la capa de salida con los valores de salida más grandes proporciona la estimación de la red de la clase para una entrada dada. En el caso especial de dos clases, es común tener un solo Node en la capa de salida, la clasificación entre las dos clases se realiza aplicando un corte al valor de salida en el Node.    

¿Por qué utilizar el método de red neuronal en la minería de datos?

Las redes neuronales ayudan a extraer grandes cantidades de datos en varios sectores, como el comercio minorista, la banca (detección de fraude), la bioinformática (secuenciación del genoma), etc. Encontrar información útil para grandes datos que están ocultos es muy desafiante y también muy necesario. La minería de datos utiliza redes neuronales para recopilar información de grandes conjuntos de datos de organizaciones de almacenamiento de datos. Lo cual ayuda al usuario en la toma de decisiones.

Algunas de las aplicaciones de la red neuronal en la minería de datos se dan a continuación:

• Detección de fraude: como sabemos, los estafadores han estado explotando empresas y bancos para su propio beneficio financiero durante muchos años, y el problema va a aumentar en el mundo moderno de hoy debido al avance de la tecnología, lo que hace que el fraude sea relativamente fácil de cometer, pero por otro lado la tecnología también ayuda es la detección de fraudes y en esta red neuronal nos ayuda mucho en la detección de fraudes.
• Atención médica: en atención médica, la red neuronal nos ayuda a diagnosticar enfermedades, ya que sabemos que hay muchas enfermedades y grandes conjuntos de datos que tienen registros de estas enfermedades. Con redes neuronales y estos registros, diagnosticamos estas enfermedades en la etapa temprana lo antes posible.

Método de red neuronal diferente en minería de datos

El método de red neuronal se utiliza para clasificación, agrupación, minería de características, predicción y reconocimiento de patrones. El modelo de McCulloch-Pitts se considera la primera red neuronal y la regla de aprendizaje de Hebbian es una de las primeras y más simples reglas de aprendizaje para la red neuronal. El modelo de red neuronal se puede dividir en términos generales en los siguientes tres tipos: 

• Redes neuronales de avance: en la red de avance, si los valores de salida no se pueden rastrear hasta los valores de entrada y si para cada Node de entrada se calcula un Node de salida, entonces hay un flujo de información hacia adelante y no hay retroalimentación entre los capas. En palabras simples, la información se mueve en una sola dirección (hacia adelante) desde los Nodes de entrada, a través de los Nodes ocultos (si los hay) y hacia los Nodes de salida. Este tipo de red se conoce como red feedforward.
• Red neuronal de retroalimentación: las señales pueden viajar en ambas direcciones en una red de retroalimentación. Las redes neuronales de retroalimentación son muy poderosas y pueden volverse muy complejas. Las redes de retroalimentación son dinámicas. Los «estados» en tal red cambian constantemente hasta que se alcanza un punto de equilibrio. Permanecen en equilibrio hasta que cambia la entrada y se necesita encontrar un nuevo equilibrio. Las arquitecturas de redes neuronales de retroalimentación también se conocen como interactivas o recurrentes. Los bucles de retroalimentación están permitidos en tales redes. Se utilizan para la memoria direccionable de contenido.
• Red neuronal autoorganizada: la red neuronal autoorganizada (SONN) es un tipo de red neuronal artificial, pero se entrena mediante aprendizaje competitivo en lugar de aprendizaje de corrección de errores (p. ej., propagación hacia atrás con descenso de gradiente) utilizado por otras redes neuronales artificiales. Una red neuronal autoorganizada (SONN) es un modelo de aprendizaje no supervisado en una red neuronal artificial denominada mapas de funciones autoorganizadas o mapas de Kohonen. Se utiliza para producir una representación de baja dimensión (típicamente bidimensional) de un conjunto de datos de mayor dimensión mientras se preserva la estructura topológica de los datos.