Introducción
En esta ocasión quiero hablarte de uno de los pilares fundamentales de la inteligencia artificial moderna y la base del aprendizaje profundo (Deep Learning), hablemos de las redes neuronales.
Las redes neuronales artificiales (Artificial Neural Network) están inspiradas en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, estas redes son capaces de aprender y realizar tareas complejas como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y la predicción de datos. Pero, ¿Cómo funcionan exactamente? En este artículo, desglosaremos los componentes esenciales de una red neuronal y explicaremos su proceso de entrenamiento de manera sencilla.
Funcionamiento de una Neurona Artificial
La unidad básica de una red neuronal es la neurona artificial. Al igual que las neuronas en el cerebro humano, estas unidades están diseñadas para recibir y procesar información.
Componentes de una Neurona Artificial:
Primero te contare de forma resumida cada parte de una neurona y en la siguiente sección lo veremos mas a detalle. Las componentes de una red neuronal son:
Entradas (Inputs): Son los datos iniciales que recibe la neurona. Pueden ser cualquier tipo de información numérica, como píxeles de una imagen o valores en una tabla de datos.
Pesos (Weights): Cada entrada tiene un peso asociado que determina su importancia, es decir los valores de los pesos ponderan la relevancia de cada entrada. Estos pesos son ajustados durante el proceso de entrenamiento para buscar la mayor exactitud en los datos de salida.
Sesgo (Bias): es un valor adicional que se suma al resultado ponderado de las entradas antes de pasar por la función de activación. Actúa como un término de ajuste que permite que el modelo se adapte mejor a los datos, ayudando a que la red neuronal pueda representar funciones más complejas.
Función de Activación: Después de procesar las entradas y los pesos, la neurona pasa el resultado a través de una función de activación, que decide si la neurona debe activarse (es decir, transmitir información a la siguiente capa). Las funciones de activación comunes incluyen la Sigmoide, ReLU (Rectified Linear Unit) y la Tangente Hiperbólica.
Las matemáticas de la neurona
Aunque en principio puede parecer no tan aparente, la estructura formada por una red neuronal termina siendo algo muy similar a una función matemática muy conocida en el mundo de la ingeniería, una línea recta.
Aquí puedes ver la ecuación típica de una línea recta:
Y aquí puedes ver la ecuación de una neurona:
Como puedes ver el funcionamiento de una neurona no es nada mágico, es algo tan simple como una línea recta que busca imitar el comportamiento de los datos que se le ingresan y así predecir comportamientos futuros.
Pero ¿podemos resolver cualquier problema con una línea recta? La respuesta es no, la mayor parte del comportamiento de los datos lo encontraremos en forma no lineal, por ello es que necesitamos las funciones de activación.
Como te mencione antes hay diferentes funciones de activación y su uso dependerá del problema a resolver. Estas funciones permiten hacer la salida no lineal y adaptarse mejor al comportamiento real de los datos.
Capas de una Red Neuronal
Las neuronas artificiales se organizan en capas, y una red neuronal típica tiene tres tipos principales de capas:
1. Capa de Entrada (Input Layer): Es la primera capa y recibe los datos iniciales. No realiza ningún procesamiento, simplemente pasa los datos a la siguiente capa.
2. Capas Ocultas (Hidden Layers): Estas capas están situadas entre la capa de entrada y la capa de salida. Aquí es donde ocurre la mayor parte del procesamiento. Una red puede tener múltiples capas ocultas, cada una compuesta por muchas neuronas.
3. Capa de Salida (Output Layer): Es la última capa y produce la salida final de la red, que puede ser una decisión binaria, una categoría de clasificación, o un valor continuo, dependiendo de la tarea.
¿Cómo aprende una red neuronal?
El aprendizaje de una red neuronal es llevado a cabo mediante un proceso llamado entrenamiento, que de igual forma a un entrenamiento humano consiste en la acumulación de experiencia. Visto de forma técnica el entrenamiento de una red neuronal implica ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en las predicciones.
Este proceso se realiza mediante dos etapas principales:
1. Propagación hacia Adelante (Forward Propagation): Los datos se envían desde la capa de entrada, pasando por las capas ocultas, hasta la capa de salida. En cada capa, las neuronas procesan la información y transmiten los resultados a la siguiente capa.
2. Retropropagación (Backpropagation): Después de que la red produce una salida, se compara con el resultado deseado (etiqueta verdadera). El error resultante se propaga hacia atrás a través de la red, y los pesos se ajustan en función de este error mediante un proceso de optimización, como el descenso del gradiente.
Ejemplo Práctico: Implementación de una Red Neuronal Simple en Python
Para ilustrar estos conceptos, vamos a implementar una red neuronal simple usando Python y la biblioteca Keras.
En este ejemplo, hemos definido una red neuronal para resolver el problema de XOR. La red tiene una capa oculta con dos neuronas y una capa de salida con una neurona. Utilizamos la función de activación ReLU en la capa oculta y la sigmoide en la capa de salida. El modelo se entrena durante 1000 épocas (repeticiones) y luego se evalúa su precisión.
Aplicaciones de Redes Neuronales
Las redes neuronales tienen un amplio rango de aplicaciones en diversas industrias:
- Reconocimiento de Imágenes: Identificación de objetos, personas y escenas en fotografías.
- Procesamiento de Voz: Conversión de voz a texto y viceversa, reconocimiento de habla.
- Predicción de Datos: Pronósticos financieros, mantenimiento predictivo en manufactura.
- Sistemas de Recomendación: Sugerencias de productos y contenido basado en el comportamiento del usuario.
Pon a prueba lo que aprendiste en este playground.
Conclusión
Las redes neuronales artificiales son una poderosa herramienta en el campo de la inteligencia artificial. Aunque su estructura y funcionamiento pueden parecer complejos al principio, con una comprensión básica de sus componentes y procesos, podemos empezar a apreciar su potencial para resolver problemas complejos y mejorar nuestras vidas en numerosos aspectos.
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