Las Redes Neuronales Artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) son algoritmos basados en la función cerebral, utilizados para modelar patrones complejos y resolver problemas. La Red Neuronal Artificial es un método de aprendizaje profundo (Deep Learning) que surgió del concepto de las redes neuronales biológicas del cerebro humano. El desarrollo de las ANN fue el resultado de un intento por replicar el funcionamiento del cerebro humano. El funcionamiento de las ANN es extremadamente similar al de las redes neuronales biológicas, aunque no son idénticas. El algoritmo de ANN solo acepta datos numéricos y estructurados.

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) se utilizan para aceptar datos no estructurados y no numéricos, como imágenes, texto y el habla (audio). Este artículo se centra únicamente en las Redes Neuronales Artificiales de forma general.

¿Qué es una Red Neuronal Artificial (ANN)?

Una Red Neuronal Artificial (ANN) es un modelo computacional inspirado en la estructura neuronal del cerebro humano. Consiste en nodos interconectados (neuronas) organizados en capas. La información fluye a través de estos nodos, y la red ajusta la intensidad de las conexiones (pesos) durante el entrenamiento para aprender de los datos, lo que le permite reconocer patrones, hacer predicciones y resolver diversas tareas en aprendizaje automático (Machine Learning) e inteligencia artificial.

Arquitectura de las Redes Neuronales Artificiales

1. Hay tres capas en la arquitectura de la red: la capa de entrada, la capas ocultas y la capa de salida. Debido a las numerosas capas, a veces se le denomina como el Perceptrón Multicapa (MLP).
2. La capa oculta puede considerarse como una “capa de destilación”, que extrae algunos de los patrones más relevantes de las entradas y los envía a la siguiente capa para un análisis más profundo. Acelera y mejora la eficiencia de la red al reconocer sólo la información más importante de las entradas y descartar la información redundante.
3. Encontrar los “valores óptimos de W — pesos” que minimicen el error de predicción es crítico para construir un modelo exitoso. El “algoritmo de retropropagación” logra esto convirtiendo a la ANN en un algoritmo de aprendizaje al aprender de los errores.
4. El enfoque de optimización utiliza una técnica de “descenso de gradiente” para cuantificar los errores de predicción. Para encontrar el valor óptimo de W, se prueban pequeños ajustes en W y se examina el impacto en los errores de predicción. Finalmente, esos valores de W se eligen como ideales ya que más cambios en W no reducen los errores.

Beneficios de las Redes Neuronales Artificiales

Las ANNs ofrecen muchos beneficios clave que las hacen particularmente adecuadas para ciertos problemas y situaciones:

1. Las ANNs pueden aprender y modelar interacciones no lineales y complejas, lo cual es crítico ya que muchas de las relaciones entre entradas y salidas en la vida real son no lineales y complejas.
2. Las ANNs pueden generalizar: después de aprender de las entradas originales y sus asociaciones, el modelo puede inferir relaciones desconocidas a partir de datos nuevos, lo que le permite generalizar y predecir datos desconocidos.
3. La ANN no impone ninguna restricción sobre las variables de entrada, a diferencia de muchos otros métodos de predicción. Además, numerosos estudios han demostrado que las ANNs pueden simular mejor la heterocedasticidad, o datos con alta volatilidad y varianza no constante, debido a su capacidad para descubrir correlaciones latentes en los datos sin imponer asociaciones preestablecidas. Esto es particularmente útil en la previsión de series temporales financieras (por ejemplo, precios de acciones) cuando hay una volatilidad de datos significativa.

Tipos de Redes Neuronales Artificiales

Algunos tipos de Redes Neuronales Artificiales son:

• Redes Neuronales Feed-forward (FNNs): Estas son redes sencillas donde la información fluye en una dirección, desde la entrada hasta la salida. Se utilizan para tareas como identificar patrones en los datos o hacer predicciones.
• Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Piense en estas como redes diseñadas específicamente para entender imágenes. Son excelentes para reconocer patrones en fotografías, lo que las hace perfectas para tareas como identificar objetos en fotos o vídeos.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNNs): Estas redes son buenas con secuencias, como predecir la siguiente palabra en una oración o entender el contexto de las palabras. Recuerdan información previa, lo que les ayuda a entender mejor los datos actuales.
• Redes de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTMs): Las LSTMs son un tipo de RNN que son realmente buenas para recordar secuencias largas de datos. A menudo se utilizan en tareas donde entender el contexto a lo largo del tiempo es importante, como traducir idiomas o analizar datos de series temporales.
• Redes Generativas Antagónicas (GANs): Estas redes son como artistas. Una parte de la red genera nuevos datos, como imágenes o música, mientras que la otra parte los critica para asegurarse de que se vean o suenen realistas. Las GANs se utilizan para crear nuevo contenido, mejorar imágenes o incluso generar deepfakes.

¿Cómo aprenden las Redes Neuronales Artificiales?

1. Punto de partida: Imagina que estás construyendo un cerebro robot, pero inicialmente no sabe nada. Entonces, asignas aleatoriamente algunas fuerzas a las conexiones entre sus “neuronas” (como las neuronas de nuestro cerebro están conectadas).
2. Viendo datos: Ahora, muestra al robot algunos ejemplos de lo que quieres que aprenda. Por ejemplo, si estás enseñándole a reconocer gatos, muéstrale muchas fotos de gatos.
3. Adivinando y comprobando: El robot intenta imaginar lo que está viendo basándose en la fuerza de sus conexiones. Al principio, cometerá muchos errores porque simplemente está adivinando al azar.
4. Obteniendo retroalimentación: Le dices al robot cuán erradas están sus suposiciones. Por ejemplo, dices, “No, eso no es un gato; es un perro”. Esto ayuda al robot a entender dónde se equivocó.
5. Ajustando conexiones: El robot ajusta la fuerza de sus conexiones basado en la retroalimentación. Si adivinó mal, cambia las conexiones para que sean un poco más fuertes o más débiles, de modo que la próxima vez pueda hacer una mejor suposición.
6. La práctica hace al maestro: El robot sigue mirando más ejemplos, adivinando, obteniendo retroalimentación y ajustando hasta que mejora cada vez más en reconocer gatos.
7. Probando habilidades: Una vez que el robot ha visto muchos ejemplos y ajustado sus conexiones mucho, le das una nueva imagen que no ha visto antes para ver si puede identificar correctamente si es un gato o no.

Aplicación de las Redes Neuronales Artificiales

Las ANNs tienen una amplia gama de aplicaciones debido a sus propiedades únicas. Algunas de las aplicaciones importantes de las ANNs incluyen:

Procesamiento de imágenes y reconocimiento de caracteres:

Las ANNs juegan un papel significativo en el reconocimiento de imágenes y caracteres debido a su capacidad para tomar múltiples entradas, procesarlas e inferir correlaciones ocultas y complejas, no lineales. El reconocimiento de caracteres, como el reconocimiento de escritura a mano, tiene muchas aplicaciones en la detección de fraudes (por ejemplo, fraude bancario) e incluso en evaluaciones de seguridad nacional.

El reconocimiento de imágenes es un campo que evoluciona rápidamente con varias aplicaciones que van desde la identificación facial en redes sociales hasta la detección de cáncer en medicina y el procesamiento de imágenes por satélite para fines agrícolas y de defensa.

Pronóstico:

Se utiliza ampliamente en decisiones empresariales diarias (ventas, asignación financiera entre productos y utilización de capacidad), política económica y monetaria, finanzas y el mercado de valores. Los problemas de pronóstico son frecuentemente complejos; por ejemplo, predecir precios de acciones es complicado con muchas variables subyacentes (algunas conocidas, otras desconocidas).

Los modelos tradicionales de pronóstico tienen limitaciones cuando se trata de tener en cuenta estas interacciones complejas, no lineales. Dada su capacidad para modelar y extraer características y correlaciones previamente desconocidas, las ANNs pueden ofrecer una alternativa confiable cuando se utilizan correctamente. ANN también tiene restricciones en las distribuciones de entrada y residual, a diferencia de los modelos convencionales.

Conclusión

Las redes neuronales artificiales (ANNs) son modelos potentes que se pueden aplicar en muchos escenarios en inteligencia artificial. Se han mencionado varios usos notables de las ANNs anteriormente, aunque tienen aplicaciones en diversas industrias, incluyendo médica, seguridad/finanzas, gobierno, agrícola y defensa. Las ANNs son particularmente efectivas en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y el análisis predictivo. Tienen la capacidad de aprender patrones y relaciones complejas a partir de datos, lo que las convierte en herramientas invaluables para resolver una amplia gama de problemas en diferentes dominios.