¿Qué es una red neuronal artificial?

Dependemos de las computadoras para realizar tareas a un ritmo exponencialmente más rápido de lo que la mayoría de los humanos puede lograr. Ya sea que haya que procesar los números de una secuencia matemática larga o de compilar una base de datos grande, una computadora siempre tendrá ventaja. Sin embargo, el cerebro de las personas es extraordinario: podemos entender ideas abstractas, formular decisiones relativamente sólidas y crear nuevos conceptos mediante la imaginación. Pero quizás no podamos conservar esta única ventaja por mucho tiempo.

A partir de un modelo libre de la estructura de nuestro cerebro, los desarrolladores han creado una red interconectada basada en inteligencia: redes neuronales artificiales. Una red de inteligencia artificial es una herramienta poderosa diseñada para aprender y razonar, que moldea drásticamente nuestro futuro.

En este artículo, vamos a explicar qué es una red neuronal artificial (con ejemplos y casos de uso) y cómo las empresas utilizan la tecnología de redes neuronales para crecer.

Entonces, ¿qué es una ANN?

Una ANN (red neuronal artificial) es un sistema interconectado, similar a nuestras redes neuronales biológicas. Las similitudes entre una red neuronal artificial y un cerebro animal consisten en los nodos que las componen, que actúan como neuronas artificiales, y en las conexiones, que actúan como sinapsis.

Redes neuronales artificiales explicadas

Las señales se envían a través de estas conexiones, en las que el valor de los datos se pondera y se envían a nodos contiguos. En esos nodos, los datos se analizan mediante una función no lineal. Luego, la valoración se ajusta a partir de lo que el nodo "aprendió". Estas neuronas se agregan en diferentes capas con sus propias funciones de transformación sobre los datos que reciben. A medida que la información fluye a través de cada neurona y se ajusta su valoración, si la suma de la nueva valoración excede un umbral predefinido, se envía al siguiente noto hasta que alcanza la capa de salida. 

El proceso de aprendizaje de una red neuronal artificial funciona de manera similar al aprendizaje de los humanos. La ANN aprende de la misma forma en que las personas aprendemos, a partir de la retroalimentación de nuestro entorno, si una acción tuvo éxito o no. En el caso de las ANN, el proceso se llama retropropagación. En su forma más simple, la retropropagación es la comparación entre el resultado entregado por la ANN y el resultado óptimo esperado. Los dos datos de referencia mostrarán la diferencia, y el sistema dará los pasos correspondientes luego de explorar las capas para ver dónde puede disminuir la brecha. Eventualmente, después de pasar por este proceso de aprendizaje, una red neuronal artificial producirá de forma consistente el resultado deseado sin diferencias entre los resultados entregados y los resultados óptimos.

Tipos de redes neuronales artificiales

Existen varios tipos de redes neuronales artificiales, cada una única en su diseño y propósito. 

Redes neuronales predictivas
Una red neuronal predictiva es la versión más básica de una red neuronal artificial. Esta red neuronal envía señales en una dirección a través de las capas. La información se envía directamente desde la entrada hasta la salida. Aunque estos sistemas no utilizan la retropropagación, pueden funcionar excepcionalmente bien con datos con ruido.

Red neuronal recurrente
Una red neuronal recurrente es un tipo más común de red neuronal artificial, ya que la información puede viajar a través de las capas en múltiples direcciones. La mayor complejidad del sistema le permite adquirir y aprender datos más rápido que a una red predictiva, porque cada neurona actúa como una célula de memoria y conserva una porción de los datos para la próxima vez que se los utiliza.

Otras redes neuronales
Existen otros tipos de redes neuronales como las redes neuronales modulares, las redes neuronales autoorganizadas de Kohonen, las redes neuronales convolucionales, entre otras; y cada una de ellas sirve a un propósito específico. Definir cuál es la red neuronal artificial correcta para tu empresa depende de la tarea que se requiere realizar.

Por qué son importantes las redes neuronales artificiales

Entonces, ¿para qué se usan las redes neuronales artificiales?

Por ejemplo, casi todos los sectores de la industria de la localización están encontrando formas nuevas de adoptar redes neuronales artificiales e incluirlas en sus flujos de trabajo. Si una empresa necesita localizar contenido para diferentes regiones del mundo o mantener una disponibilidad de 24 horas para interactuar con sus clientes mediante bots de chat, las redes neuronales artificiales resuelven el problema. A través de estas plataformas, lo que normalmente requeriría cientos de horas de trabajo humano, puede hacerse en una sucesión rápida y a una fracción del costo.

Algunos de los usos más comunes de las ANN incluyen:

• Detección de spam de correo electrónico
• Métodos de puntuación de crédito
• Recomendaciones personalizadas de productos
• Traducción automática
• Control de vehículos
• Reconocimiento de patrones
• Reconocimiento de secuencias

Las aplicaciones de las redes neuronales crecen continuamente, y la lista de casos de uso comunes seguirá creciendo en los próximos años.

En definitiva, las ANN y la IA están reconfigurando nuestro futuro. Como tal, son servicios que cualquier empresa puede aprovechar para brindar a los clientes la mejor experiencia posible. SI quieres alcanzar un público global, deberías considerar si una red neuronal artificial puede funcionar para ti.

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