¿Qué son las redes neuronales?

Las Redes Neuronales (NN) son modelos computacionales inspirados en la estructura neuronal interconectada del cerebro humano. Hoy en día son fundamentales para muchos algoritmos de aprendizaje automático, ya que permiten a los ordenadores reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos.

Explicación de las redes neuronales

Una red neuronal es una serie de algoritmos diseñados para reconocer patrones y relaciones en los datos mediante un proceso que imita el funcionamiento del cerebro humano. Vamos a desglosarlo:

En su núcleo, una red neuronal está formada por neuronas, que son las unidades fundamentales parecidas a las células cerebrales. Estas neuronas reciben entradas, las procesan y producen una salida. Se organizan en capas distintas: una Capa de Entrada que recibe los datos, varias Capas Ocultas que procesan estos datos y una Capa de Salida que proporciona la decisión o predicción final.

Los parámetros ajustables dentro de estas neuronas se denominan pesos y sesgos. A medida que la red aprende, estos pesos y sesgos se ajustan, determinando la fuerza de las señales de entrada. Este proceso de ajuste se asemeja a la evolución de la base de conocimientos de la red.

Antes de empezar el entrenamiento, se ajustan ciertos parámetros, conocidos como hiperparámetros. Éstos determinan factores como la velocidad de aprendizaje y la duración del entrenamiento. Son similares a configurar una máquina para un rendimiento óptimo.

Durante la fase de entrenamiento, a la red se le presentan datos, hace una predicción basada en sus conocimientos actuales (pesos y sesgos) y luego evalúa la exactitud de su predicción. Esta evaluación se realiza mediante una función de pérdida, que actúa como puntuador de la red. Tras hacer una predicción, la función de pérdida calcula lo alejada que estaba la predicción del resultado real, y el objetivo principal del entrenamiento pasa a ser minimizar esta "pérdida" o error.

La retropropagación desempeña un papel fundamental en este proceso de aprendizaje. Una vez determinado el error o la pérdida, la retropropagación ayuda a ajustar los pesos y los sesgos para reducir este error. Actúa como un mecanismo de retroalimentación, identificando qué neuronas contribuyeron más al error y refinándolas para mejorar las predicciones futuras.

Para ajustar eficazmente los pesos y los sesgos, se emplean técnicas como el "descenso gradiente". Imagina que navegas por un terreno accidentado y tu objetivo es encontrar el punto más bajo. El camino que sigues, siempre hacia un punto inferior, está guiado por el descenso gradiente.

Por último, un componente esencial de las redes neuronales es la función de activación. Esta función decide si una neurona debe activarse en función de la suma ponderada de sus entradas y un sesgo.

Para visualizar todo el proceso, piensa en una red neuronal entrenada para reconocer números escritos a mano. La capa de entrada recibe la imagen de un dígito manuscrito, procesa la imagen a través de sus capas, haciendo predicciones y refinando sus conocimientos, hasta que puede identificar con seguridad el número.

¿Para qué se utilizan las redes neuronales?

Las redes neuronales tienen un amplio espectro de aplicaciones, como:

• Reconocimiento de imágenes. Plataformas como Facebook emplean redes neuronales para tareas como el etiquetado de fotos. Analizando millones de imágenes, estas redes pueden identificar y etiquetar individuos en fotos con notable precisión.
• Reconocimiento de voz. Los asistentes virtuales como Siri y Alexa utilizan redes neuronales para comprender y procesar las órdenes de voz. Al entrenarse en vastos conjuntos de datos de habla humana de varias lenguas, acentos y dialectos, pueden comprender y responder a las peticiones de los usuarios en tiempo real.
• Diagnóstico médico. En el sector sanitario, las redes neuronales están revolucionando el diagnóstico. Analizando imágenes médicas, pueden detectar anomalías, tumores o enfermedades, a menudo con mayor precisión que los expertos humanos. Esto es especialmente valioso en la detección precoz de enfermedades, lo que puede salvar vidas.
• Previsión financiera. Las redes neuronales analizan grandes cantidades de datos financieros, desde los precios de las acciones hasta los indicadores económicos mundiales, para predecir los movimientos del mercado y ayudar a los inversores a tomar decisiones con conocimiento de causa.

Aunque las redes neuronales son potentes, no son una solución única. Su fuerza reside en el manejo de tareas complejas que implican grandes conjuntos de datos y requieren el reconocimiento de patrones o capacidades predictivas. Sin embargo, para tareas más sencillas o problemas en los que los datos son limitados, los algoritmos tradicionales pueden ser más adecuados. Por ejemplo, si estás ordenando una pequeña lista de números o buscando un elemento concreto en una lista corta, un algoritmo básico sería más eficaz y rápido que configurar una red neuronal.

Tipos de redes neuronales

Hay varios tipos diferentes de redes neuronales que están diseñadas para tareas y aplicaciones específicas, como:

• Redes neuronales de avance. El tipo más sencillo, en el que la información se mueve en una sola dirección.
• Redes neuronales recurrentes (RNN). Tienen bucles para permitir la persistencia de la información.
• Redes neuronales convolucionales (CNN). Se utiliza principalmente para tareas de reconocimiento de imágenes.
• Redes neuronales de función de base radial. Se utiliza para problemas de aproximación de funciones.

¿Cuáles son las ventajas de las redes neuronales?

• Adaptabilidad. Pueden aprender y tomar decisiones independientes.
• Procesamiento paralelo. Las grandes redes pueden procesar varias entradas simultáneamente.
• Tolerancia a fallos. Aunque falle una parte de la red, toda la red puede seguir funcionando.

¿Cuáles son las limitaciones de las redes neuronales?

• Dependencia de los datos. Necesitan una gran cantidad de datos para funcionar eficazmente.
• Naturaleza opaca. A menudo se denominan "cajas negras" porque es difícil comprender cómo derivan decisiones concretas.
• Sobreajuste. A veces pueden memorizar datos en lugar de aprender de ellos.

Redes neuronales vs Aprendizaje profundo

Aunque todos los modelos de aprendizaje profundo son redes neuronales, no todas las redes neuronales son aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo se refiere a las redes neuronales con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan simular el comportamiento del cerebro humano, permitiéndole "aprender" a partir de grandes cantidades de datos. Aunque una red neuronal con una sola capa puede hacer predicciones aproximadas, las capas ocultas adicionales pueden ayudar a afinar la precisión. Consulta nuestra guía sobre aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático en otro artículo. 

Guía para principiantes para construir un proyecto de redes neuronales

Hace años, hice un curso de Aprendizaje Profundo y tuve mi primera experiencia con redes neuronales. Aprendí a construir mi propio clasificador de imágenes utilizando sólo unas pocas líneas de código y me sorprendió ver que estos algoritmos clasificaban las imágenes con precisión.

Hoy en día, las cosas han cambiado, y es mucho más fácil para los principiantes construir modelos de redes neuronales profundas de última generación utilizando marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch. Ya no necesitas un doctorado para construir una IA potente.

He aquí los pasos para construir una sencilla red neuronal convolucional para clasificar fotos de gatos y perros:

1. Consigue un conjunto de datos de imágenes etiquetadas de gatos y perros de Kaggle.
2. Utiliza Keras como marco de aprendizaje profundo. Creo que es más fácil de entender para los principiantes que PyTorch.
3. Importa Keras, scikit-learn y bibliotecas de visualización de datos como Matplotlib.
4. Carga y preprocesa las imágenes utilizando las utilidades Keras.
5. Visualiza los datos: imágenes, etiquetas, distribuciones.
6. Aumenta los datos redimensionándolos, rotándolos, volteándolos, etc.
7. Construye una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) en Keras. Empieza de forma sencilla.
8. Compila el modelo estableciendo la función de pérdida, el optimizador y las métricas a controlar.
9. Entrena el modelo durante varias iteraciones (epochs) para ajustarlo a los datos.
10. Evalúa la precisión del modelo en un conjunto de pruebas.
11. Si es necesario, utiliza modelos preentrenados como ResNet o añade capas para mejorar la precisión.
12. Guarda y exporta el modelo Keras entrenado.

Los marcos de alto nivel como TorchVision, Transformers y TensorFlow han facilitado la construcción de clasificadores de imágenes incluso a los principiantes. Con sólo un pequeño conjunto de datos etiquetados y Google Colab, puedes empezar a crear aplicaciones de visión artificial.

¿Quieres saber más sobre IA y aprendizaje automático? Consulta los siguientes recursos:

• Curso de introducción al aprendizaje profundo en Python
• Tutorial de introducción a las redes neuronales profundas
• Curso de ChatGPT
• ¿Qué es el aprendizaje automático?