¿Cómo funcionan las Redes Neuronales?

Una red neuronal es un modelo simplificado que emula el modo en que el cerebro humano procesa la información.

Las redes neuronales son un método de cálculo que busca imitar el funcionamiento de las neuronas en un organismo. De esa inspiración extrae un modelo de unidades conectadas entre sí, que generan, transmiten y refuerzan conceptos para llegar a conclusiones determinadas y consolidarlas como conocimiento. 

Las redes neuronales en inteligencia artificial no hacen más que trasladar el funcionamiento biológico al ámbito matemático. Del mismo modo que, al aprender un idioma, nuestro cerebro va averiguando patrones en la gramática, un ordenador procesa unos datos concretos y descubre el parámetro más adecuado para procesarlos.

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Los modelos de redes neuronales sirven para que los ordenadores encuentren parámetros y patrones adecuados mediante un entrenamiento. Éste consiste en alimentar el ordenador con datos para que determine criterios válidos de análisis y los aplique.

La unidad de una red neuronal artificial es un procesador elemental llamado neurona que posee la capacidad limitada de calcular, en general, una suma ponderada de sus entradas y luego le aplica una función de activación para obtener una señal que será transmitida a la próxima neurona. Estas neuronas artificiales se agrupan en capas o niveles y poseen un alto grado de conectividad entre ellas, conectividad que es ponderada por los pesos. A través de un algoritmo de aprendizaje supervisado o no supervisado

Estructura de una Red Neuronal

Una red neuronal artificial funciona mediante la creación de conexiones entre muchos elementos de procesamiento diferentes, cada uno similar a una sola neurona en un cerebro biológico. Estas neuronas pueden estar físicamente construidas o simuladas por una computadora digital. Cada neurona tiene muchas señales de entrada y luego, sobre la base de un sistema de peso interno, produce una sola señal de salida que es normalmente enviada como entrada a otra neurona.

Las neuronas están estrechamente interconectadas y organizadas en capas diferentes. La capa de entrada recibe la entrada, la capa de salida produce el resultado final. Por lo general, una o más capas ocultas se intercalan entre las dos. Esta estructura hace que sea imposible predecir o conocer el caudal exacto de los datos.

Diferencias con el Machine Learning

Dado que los modelos de aprendizaje automático son adaptables, evolucionan continuamente mediante el aprendizaje a través de nuevas experiencias y datos de muestra. Por tanto, pueden identificar los patrones en los datos que se les introducen y son la única capa de entrada. Sin embargo, en las redes neuronales, incluso en un modelo de red neuronal simple, hay varias capas.

El Machine Learning utiliza algoritmos avanzados que analizan datos, aprenden de ellos y lo emplea para descubrir patrones de interés significativos. Mientras que una red neuronal utiliza una gran variedad de algoritmos para el modelado de los datos y la elaboración de las predicciones.

Mientras que un modelo de machine learning toma decisiones de acuerdo con lo que ha aprendido de los datos, una red neuronal organiza los algoritmos de tal manera que puede tomar decisiones precisas por sí misma.

Las redes neuronales no requieren la intervención humana, ya que las capas anidadas dentro pasan los datos a través de los nodos para sacar sus propias conclusiones. Esto, a la larga, con tiempo, las hace capaces de aprender a través de sus propios errores.

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