Redes neuronales
Las redes neuronales hacen parte de los sistemas creados con el fin de compartir información y datos en tiempos completamente cortos.
facultad de informática · inteligencia artificial
jue. 09 de sep. 2021
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Las redes neuronales son sistemas computacionales, inspirados en las neuronas que constituyen el cerebro de los humanos, dotando a los ordenadores de inteligencia artificial. Están formadas por unidades básicas llamadas neuronas que se conectan entre sí, formando la red neuronal. El objetivo de estos algoritmos es entender datos del mundo real (imágenes, texto, voz, etc.), procesarlos y clasificarlos o etiquetarlos. El objetivo principal de este modelo es aprender modificándose automáticamente a sí mismo, de forma que puede llegar a realizar tareas complejas que no podrían ser llevadas a cabo mediante la clásica programación basada en reglas.

De esta forma, se pueden automatizar funciones que en un principio solo podrían ser realizadas por personas. Neurona es una forma “cool” de llamarle a una función matemática que realiza una suma ponderada de cada uno de los valores de entrada y la suma adicional de un término conocido como sesgo (bias).

Las redes neuronales están compuestas por capas, las capas son un conjunto de neuronas de la red neuronal ubicadas verticalmente, cada una de las capas realizan un cálculo y, luego, lo pasan a la siguiente capa. Así, las neuronas de las capas siguientes pueden tener un aprendizaje jerarquizado, yendo desde un aprendizaje simple a uno complejo. Existen tres tipos de capas principales que conforman las neuronas: input layer (capa de entrada), hidden layers (capas ocultas) y output layer (capa de salida).

Convolutional layer

Estos tipos de layers son diferentes a los layers que se han visto hasta ahora. Su principal uso es el análisis de imágenes.

Funciones de activación

Las funciones de activación (activation function) son las funciones que se encargan de agregar no linealidad a cada una de las neuronas. Haciendo que la red pueda resolver problemas no triviales con pocas neuronas. Las funciones de activación reciben la salida de cada neurona para, luego, pasar el resultado a la capa siguiente. Algunos ejemplos de funciones de activación:

  • Paso binario: esta función hace que la salida de la neurona sean valores binarios.
  • Sigmoid: esta función añade una no linealidad que va de 0 a 1, formando una curva suave.
  • Relu: es una función que va en un rango de 0 a x, siendo x el valor de salida de la neurona.
  • Tanh: la curva de esta función es parecida a la curva que forma la función Sigmoid, con la gran diferencia de que esta va en un rango de -1 a 1.

Algoritmos de optimización

Los algoritmos de optimización (optimization algorithm) son una parte esencial de las redes neuronales. Estos algoritmos se encargan de reducir el error de cada una de las neuronas, formando una parte importante en el aprendizaje de la red neuronal. Una buena elección de estos algoritmos puede hacer que la red neuronal tenga una mayor eficiencia en un menor tiempo. Algunos ejemplos de estos algoritmos son:

  • Stochastic gradient descent: El Stochastic Gradient Descent (SGD) es unos de los algoritmos de optimización más conocidos para redes neuronales. Su objetivo es ir reduciendo el error de la neurona paso a paso hasta llegar al punto donde el error es mínimo.
  • Adam: Adam es una combinación del stochastic gradient descent with momentum y RMSprop. Este algoritmo de optimización promete una mayor eficiencia que otros algoritmos, haciendo que el error de la red llegue al mínimo en el menor tiempo posible.
  • Backpropagation Imagine que tiene una red neuronal donde cada una de las neuronas aportan al resultado final de la red y resulta que el resultado es un error, ¿qué tanta culpa tiene cada una de las neuronas? Pues de esto se encarga el algoritmo de backpropagation. Este algoritmo se encarga de repartir la culpa del error, desde la última hasta la primera capa, a cada una de las neuronas dependiendo de cuanto haya aportado al resultado final.

¿Cómo funciona una red neuronal?

  • Las capas de entrada pasan los datos a las capas ocultas.
  • Cada neurona de las capas ocultas realiza una regresión linear.
  • El resultado de la regresión linear se pasa por una función de activación.
  • Los resultados pasan a la capa siguiente.
  • Al obtener un resultado, se calcula su error.
  • El algoritmo de backpropagation le asigna una parte del error a cada neurona.
  • El algoritmo de optimización disminuye el error de cada neurona.
  • Al disminuir el error, la red aprende.
  • Se repite hasta que el error sea mínimo.
  • Como resultado, se tiene una red neuronal entrenada.

Tipos de redes neuronales

Clasificación de redes neuronales según la topología de red

  • Red neuronal monocapa – perceptrón simple
    • La red neuronal monocapa se corresponde con la red neuronal más simple, está compuesta por una capa de neuronas que proyectan las entradas a una capa de neuronas de salida donde se realizan los diferentes cálculos.
  • Red neuronal multicapa – perceptrón multicapa
    • La red neuronal multicapa es una generalización de la red neuronal monocapa, la diferencia reside en que mientras la red neuronal monocapa está compuesta por una capa de neuronas de entrada y una capa de neuronas de salida, esta dispone de un conjunto de capas intermedias (capas ocultas) entre la capa de entrada y la de salida.
  • Red neuronal convolucional (CNN)
    • La CNN es un tipo de red neuronal artificial con aprendizaje supervisado que procesa sus capas imitando al córtex visual del ojo humano para identificar distintas características en las entradas que, en definitiva, hacen que pueda identificar objetos y “ver”. Para ello, la CNN contiene varias capas ocultas especializadas y con una jerarquía: esto quiere decir que las primeras capas pueden detectar líneas, curvas y se van especializando hasta llegar a capas más profundas que reconocen formas complejas como un rostro o la silueta de un animal.
      La principal diferencia de la red neuronal convolucional con el perceptrón multicapa viene en que cada neurona no se une con todas y cada una de las capas siguientes, sino que solo con un subgrupo de ellas.
  • Red neuronal recurrente (RNN)
    • Las redes neuronales recurrentes no tienen una estructura de capas, sino que permiten conexiones arbitrarias entre las neuronas, incluso pudiendo crear ciclos, con esto se consigue crear la temporalidad, permitiendo que la red tenga memoria. Los datos introducidos en el momento t en la entrada, son transformados y van circulando por la red, incluso en los instantes de tiempo siguientes t + 1, t + 2.

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