Introducción a las Redes Neuronales [+ 5 Recursos de Aprendizaje]

Las redes neuronales se desarrollaron en un intento de replicar las complejas conexiones de las neuronas en el sistema nervioso humano.

Se pensó que debido a que el sistema nervioso biológico era tan eficiente en la transmisión y procesamiento de señales, podría ayudar a crear inteligencia humana para las máquinas.

Esto condujo a la creación de una red de neuronas artificiales que podían procesar y transmitir datos de la misma manera que un grupo de neuronas en el cerebro humano.

Esto proporcionó una capacidad mucho mayor para que las máquinas aprendan y respondan de manera inteligente, de ahí el nacimiento de las redes neuronales.

En este artículo, hablaré sobre las redes neuronales, cómo funcionan, sus beneficios y otros aspectos importantes.

¿Qué son las redes neuronales?

Fuente de la imagen: Tibco. com

Las redes neuronales o redes neuronales artificiales (ANN) son parte de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) que entrenan máquinas/computadoras para procesar información similar a un cerebro biológico. La red tiene un sistema adaptativo que le permite aprender de sus acciones anteriores y seguir mejorando.

Las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático y su núcleo se desarrolla utilizando algoritmos de aprendizaje profundo. El nombre «red neuronal» está inspirado en la compleja red de neuronas del cerebro humano y en cómo interactúan las neuronas.

Una red neuronal utiliza sus datos de entrenamiento como entrada para apoyar el aprendizaje y mejorar sus capacidades. Proporciona un aprendizaje continuo a partir de datos anteriores con una precisión cada vez mayor, lo que la convierte en una poderosa herramienta moderna.

La historia de las redes neuronales se remonta a la primera era de las computadoras. Warren McCulloch desarrolló la primera instancia de una red neuronal como un circuito que podría aproximarse a la función del cerebro humano.

En 1958, Frank Rosenblatt desarrolló la primera instancia de percepción artificial. En 1982, se publicó el artículo de John Hopfield sobre «redes neuronales recurrentes». Las redes neuronales fueron ampliamente utilizadas en 1988 en el campo de la investigación de proteínas.

La tecnología se utilizó para predecir las formas tridimensionales de las proteínas. En 1992, se desarrolló un algoritmo para reconocer objetos 3D.

Las redes neuronales ahora han alcanzado un alto nivel de desarrollo. Se utilizan en muchos sectores, desde sanidad, aeroespacial y defensa hasta ciberseguridad, marketing y previsión meteorológica.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Como se explicó anteriormente, el desarrollo de la red neuronal se inspiró en el cerebro humano en términos de arquitectura neural. Las neuronas en el cerebro humano pueden crear una red compleja y altamente interconectada a través de la cual se transmiten las señales y se procesa la información. Esto actúa como una función de las neuronas que son replicadas por redes neuronales.

El método básico por el cual funcionan las redes neuronales es a través de la interconectividad de las diferentes capas de neuronas en la red. Cada neurona está conectada a otra neurona a través de un nodo.

Puede recibir datos de entrada de la capa antes y enviar datos de salida, que luego se transmiten a la capa. Este paso se repite hasta que la última capa tome una decisión o predicción.

El funcionamiento de una red neuronal puede entenderse mejor en términos de los mecanismos individuales de cada capa de la red a través de la cual los datos pasan y se procesan. Hay tres capas en la estructura básica: la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida.

Capa de entrada

Esta capa de la red neuronal es responsable de recopilar datos del mundo exterior. Una vez que se recopilan los datos, la capa también procesa estos datos, analiza el contenido de datos y agrega una categoría a los datos para una mejor identificación. Luego envía los datos a la siguiente capa.

Capa oculta

Los datos de la capa oculta provienen de la capa de entrada y otras capas ocultas. Una red neuronal puede tener una gran cantidad de capas ocultas. Cada una de las capas ocultas puede analizar los datos de entrada transmitidos desde la capa anterior. La entrada se procesa y luego se pasa.

Capa de salida

Los datos transmitidos desde la última capa oculta alcanzan la capa de salida. Esta capa muestra el resultado final del procesamiento de datos que tiene lugar en las capas anteriores de la red neuronal. La capa de salida puede tener uno o más nodos dependiendo de los datos de entrada.

Por ejemplo, cuando se trata de datos binarios (1/0, sí/no) se utilizará un nodo de salida. Pero al tratar con múltiples categorías de datos, se utilizarán múltiples nodos.

La capa oculta es básicamente una red de interconexiones de aprendizaje profundo entre múltiples nodos. La conexión de un nodo está representada por un número llamado «peso». Indica cuánto puede influir en un nodo en otros nodos. Un valor positivo indica la capacidad de excitar otro nodo y un valor negativo indica la capacidad de suprimir otro nodo.

Tipos de redes neuronales

Se utilizan diferentes tipos de redes neuronales para diferentes tipos de uso y datos, cada uno con una arquitectura diferente. Estos son algunos de los tipos de redes neuronales:

№1. Red de propagación directa

En este tipo de red neuronal, hay varias capas y neuronas ocultas interconectadas. Aquí el flujo de información está solo en dirección hacia adelante sin propagación hacia atrás, de ahí el nombre «enlace hacia adelante». Más de esta capa ayuda a la sintonización de peso; y de ahí el aprendizaje.

№ 2. Persupron

Esta es la forma más simple de red que consta de solo 1 neurona. La neurona aplica una función de activación a la entrada para producir una salida binaria. Esencialmente, agrega el valor de entrada y el peso de un nodo y pasa la suma a la función de activación para crear la salida. No hay capas ocultas en este tipo de red.

№3. Persuasión multicapa

Este tipo de red neuronal permite la propagación de retroceso que no es compatible con el sistema de propagación hacia adelante. Implica múltiples capas ocultas y funciones de activación que permiten el flujo de datos bidireccionales. Los datos de entrada se propagan hacia adelante mientras las actualizaciones de peso se propagan hacia atrás. La función de activación se puede modificar según el propósito.

№ 4. Red de línea de base radial

Esta categoría de red utiliza una capa de neuronas de la función de base radial (RBF) entre las capas de entrada y salida. Estas neuronas pueden almacenar clases de diferentes datos de entrenamiento, utilizando así una forma diferente de predecir objetivos. La neurona compara las distancias euclidianas con las clases almacenadas reales en función del valor de la función de entrada.

№ 5. Red convergente

Esta red neuronal contiene varias capas de convolución que identifican características importantes a partir de datos de entrada, como imágenes. Las primeras capas se centran en detalles de bajo nivel y las capas posteriores se centran en detalles de alto nivel. Esta red utiliza una matriz o filtro personalizada para crear mapas.

№ 6. Red recurrente

Esta red se usa cuando se requiere obtener predicciones de una secuencia de datos dada. Puede tomar los datos de entrada de la última predicción con un retraso de tiempo. Esto se almacena en la celda de datos RNN que a su vez actúa como una segunda entrada utilizada para la predicción.

№ 7. Red de memoria a corto plazo

Investigación aeroespacial: las redes de retraso de tiempo se pueden utilizar en varias áreas de aeronáutica, como reconocimiento de patrones, seguridad del sistema de control, autopilotación de alto rendimiento, diagnóstico de fallas de aeronaves y desarrollo de simulación. Esto ayuda a mejorar la seguridad en la industria.

Planificación de defensa: se pueden acceder y desarrollar estrategias de defensa utilizando redes neuronales. Esta tecnología se puede utilizar para predecir los riesgos de defensa, controlar equipos automatizados e identificar posibles ubicaciones de patrulla.

• Salud: la red se puede utilizar para crear mejores técnicas de imagen para ultrasonido, tomografías computarizadas y radiografías. También puede ayudar en una mejor grabación y seguimiento de los datos del paciente.
• Verificación de identidad: las muestras de escritura a mano se pueden identificar utilizando redes neuronales. Esto puede ayudar a identificar evidencia potencial de falsificación utilizando sistemas de escritura y verificación de firma.
• Previsión meteorológica: los datos de satélites meteorológicos se pueden utilizar para modelar dinámico y pronósticos más precisos de las condiciones climáticas. Esto puede ayudar a crear una advertencia temprana de desastres naturales para que se puedan tomar medidas preventivas de manera oportuna.

• Recursos educativos
• №1. Aprendizaje profundo AZ de Udemy
• Aprendizaje profundo AZ de Udemy lo ayudará a aprender a usar Python y crear algoritmos de aprendizaje profundo. El curso es de 22 horas y 33 minutos de duración.
• El curso enseñará a los asistentes a:

Comprenda mejor los conceptos de IA, redes neuronales, mapas autoorganizados, máquina Boltzmann y autoencoders.

• Cómo poner en práctica estas tecnologías en el mundo real.

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• № 2. Ciencia de datos de Udemy
• Data Science es un gran curso sobre el aprendizaje profundo y las redes neuronales que analiza en profundidad las teorías de las redes neuronales utilizadas en el aprendizaje automático. Este curso también es ofrecido por Udemy. Tiene una duración de 12 horas.
• Sobre el aprendizaje profundo y la función de la red neuronal
• Desarrollar código para redes neuronales desde cero
• El costo del curso es de $ 35. 13.
• №3. Creación de redes neuronales desde Udemy

El curso de Udemy «construir redes neuronales en Python desde cero» permite a los estudiantes desarrollar aprendizaje profundo y aprendizaje automático utilizando descenso de gradiente y regresión lineal. La duración del curso es de 3 horas y 6 minutos

Sobre las funciones básicas de las redes neuronales como la regresión lineal, la propagación de la espalda y la función de costo.

Para capacitar a las redes neuronales, clasificarlas, ajustar su tasa de aprendizaje, normalizar los datos de entrada y optimizar su precisión.

El costo del curso es de $ 31. 50.

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Familiarícese con importantes tendencias tecnológicas que impulsan el desarrollo del aprendizaje profundo.

Aprenda a entrenar el aprendizaje profundo y úselo para desarrollar una red totalmente conectada.

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Trabajar en un entorno de codificación práctica

Aprenda sobre conceptos de aprendizaje profundo y proyectos de práctica relacionados con el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje profundo avanzado.

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• № 6. Proyectos de redes neuronales con Python:
• Este libro de James Loy es una guía completa para usar Python y desbloquear el poder de las redes neuronales artificiales. Le hará aprender e implementar redes neuronales a través de seis proyectos de Python utilizando redes neuronales. La finalización de este proyecto lo ayudará a construir su cartera de aprendizaje automático.

Arquitecturas de redes neuronales como LSTM y CNNS

Para utilizar bibliotecas populares como keras

Los proyectos incluyen análisis de sentimientos, identificación facial, detección de objetos, etc.

• № 7. Redes neuronales y aprendizaje profundo
• Este libro de Charu S. Aggarwal cubre modelos modernos y clásicos de aprendizaje profundo. Le enseña los algoritmos y la teoría del aprendizaje profundo y las redes neuronales para que pueda aplicarlos en varias aplicaciones.

También cubre aplicaciones como sistemas de recomendación, subtítulos de imágenes y clasificación, análisis de texto, traducción automática, juegos y más.

Fundamentos de la red neuronal

Fundamentos de la red neuronal

• Temas avanzados de redes neuronales como GaN, máquinas neuronales de Turing, etc.
• Conclusión

Las redes neuronales son esencialmente una parte de la IA que apoya el aprendizaje de una manera que se parece mucho a la inteligencia humana. Consisten en múltiples capas, cada una con su propia función y salida. Dadas sus ventajas, como precisión, capacidades de procesamiento de datos, computación paralela, etc., la aplicación de redes neuronales está creciendo en muchos sectores para predicción y una toma de decisiones más inteligente.

También puede explorar redes neuronales convolucionales.

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