¿Qué son las redes neuronales?

Una red neuronal artificial

Es un modelo para procesar información. Está inspirado en la forma en que nuestro cerebro procesa la información. La idea básica detrás de una red neuronal es copiar de manera simplificada pero razonablemente fiel.

Hay una gran cantidad de células cerebrales densamente interconectadas dentro de una computadora para aprender cosas, tomar decisiones y reconocer patrones de forma humana. Una de las cosas más maravillosas de la red neuronal es que no necesita ser programada, se aprende por sí misma a través de ejemplos como lo hace nuestro cerebro.

La red neuronal utiliza un enfoque muy diferente para resolver problemas que las computadoras convencionales.

  • Las computadoras convencionales utilizan el enfoque algorítmico, lo que significa que la computadora sigue el conjunto de instrucciones para resolver un problema. 
  • La computadora necesita ser alimentada con un conjunto particular de instrucciones para resolver un problema. Sin las instrucciones, no es capaz de resolver los problemas. Donde, por otro lado, la red neuronal procesa la información de la misma manera que lo hace nuestro cerebro.

La red está compuesta por elementos de procesamiento altamente interconectados llamados neuronas, que funcionan en paralelo para resolver un problema en particular.

En resumen, podemos decir que la red neuronal aprende de los ejemplos. No necesitan estar programados para realizar una tarea específica. Los ejemplos deben seleccionarse con cuidado, de lo contrario, se perderá tiempo útil y la red podría no funcionar correctamente.

Una red neuronal típica

Tiene neuronas artificiales llamadas unidades que varían en un rango de pocas docenas a cientos, miles o incluso millones. Estas unidades se organizan en una serie de capas y cada capa anterior se conecta a la siguiente capa.

Una red neuronal se divide en tres partes o capas, que son Capa de entrada, Capa de salida y Capa oculta. La unidad de entrada está diseñada para recibir diversas formas de información del mundo externo para que la red aprenda, reconozca o procese de otra manera. Otras unidades se encuentran en el lado opuesto de la red conocida como Unidad de salida.

  • Las redes neuronales tienen una capacidad notable para derivar el significado de datos complejos o imprecisos que pueden usarse para extraer patrones y detectar tendencias. estas tendencias son demasiado complejas para ser observadas por humanos u otras técnicas informáticas. 
  • Una red neuronal entrenada puede considerarse como un experto en la categorización de la información si se le ha dado para analizar. Este experto puede ser utilizado para proporcionar proyecciones en nuevas situaciones de interés y proporcionar respuestas a las preguntas. Las redes neuronales también se pueden utilizar en los siguientes campos:

Aprendizaje adaptativo:

incluye la capacidad de aprender a realizar la tarea según los datos proporcionados para la capacitación o la experiencia inicial.

Organización:

Una red neuronal artificial. Puede crear su propia organización o representación de la información recibida durante el aprendizaje.

Operaciones en tiempo real:

Los cálculos de la red neuronal artificial pueden realizarse en paralelo con dispositivos de hardware especiales.

Tolerancia a fallos debida a la codificación de información redundante:

El rendimiento se deteriora debido a la destrucción parcial de una red. Sin embargo, algunas capacidades de red pueden mantenerse incluso con daños importantes en la red.

Hoy en día, el mundo de la informática tiene mucho que ganar con las redes neuronales. Su capacidad de aprender con el ejemplo los hace muy flexibles y poderosos. Además, no es necesario pasar a otro algoritmo para realizar una tarea específica; Es decir, no hay necesidad de entender los mecanismos internos de la tarea.

Estos también son muy adecuados para sistemas en tiempo real debido a su rápida respuesta y tiempos de computación que se debe a su arquitectura paralela. La red neuronal también contribuye a otras áreas de investigación como la neurología y la psicología. Se utilizan regularmente para modelar partes de organismos vivos e investigar los mecanismos internos del cerebro.

Por lo tanto, podemos decir que las redes neuronales no realizan milagros, pero si se usan con sensatez pueden producir algunos resultados sorprendentes.

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