Redes neuronales: funciones y aplicaciones
Las redes neuronales se han desarrollado en el ámbito de la informática y del Big Data, siendo una tecnología disruptiva en un Bachelor de Ciencia de Datos. Aquí sabrás lo necesario sobre esta estructura, sus funciones y aplicaciones.
Qué son las redes neuronales
Las redes neuronales, en informática, son un método de procesamiento e intercambio de información similar al que tiene el cerebro humano. Lo que se hace es procesar los datos disponibles para, de esta manera, obtener resultados o propuestas de solución.
¿Por qué se les llama así? La denominación se deriva principalmente de la forma en que los diversos nodos operan en interconexión, lo que conlleva un flujo constante de información entre ellos, imitando el funcionamiento de las neuronas en el cerebro. Cuando estos nodos reciben un estímulo, solo un subconjunto de las neuronas en la red se activa, tomando decisiones acerca de la acción a seguir. Este enfoque garantiza la obtención de resultados de mayor calidad, la capacidad de aprender de los errores cometidos y, lo que es aún más significativo, la realización de todas estas tareas en un periodo de tiempo considerablemente más reducido. En este sentido, la estructura de la red desempeña un papel crucial en la consecución de estos resultados.
Aunque las redes neuronales siempre habían existido, es un hecho que, con la extensión de la Inteligencia Artificial, han ganado importancia. Hoy en día, lo que se busca es imitar el modelo de resolución de problemas del cerebro humano y superarlo en capacidades.
Las principales funciones de las redes neuronales
La metodología de las redes neuronales tiene varias funciones. Y hemos de señalar que, en especial, en las estructuras más desarrolladas estas son mayores. Aquí enumeramos las más importantes:
- Clasificación de la información
La primera función importante de una red neuronal es clasificar la información correctamente. Entre otras cosas, porque estos datos se pueden ordenar en distintos paquetes o nodos. Esto es especialmente relevante en tiempos de Big Data, porque se maneja una cantidad ingente de información.
- Interpretación de la información
La interpretación de la información es la segunda funcionalidad de una red neuronal. Las conexiones completas son especialmente interesantes porque te permitirán conocer y descifrar un conjunto de datos. En consecuencia, se consigue una mejor interpretación que en otros contextos.
- Automatización de procesos
Una de las funciones fundamentales de las redes neuronales es la automatización de procesos. ¿Por qué? Porque de esta manera, se logra acelerar significativamente la ejecución de diversas tareas en comparación con enfoques convencionales. Además, tanto las empresas como las organizaciones pueden reducir costes y optimizar la utilización de recursos al eliminar tareas repetitivas. En resumen, el objetivo es reducir el tiempo necesario para llevar a cabo una determinada acción, aumentando así la eficiencia operativa.
- Redes neuronales: regresión de información
Otra de las funciones de las redes neuronales es la de proporcionar una regresión de la información; o, dicho de otra manera, un feedback. La backprogramation es una de las funciones que se consigue con esta estructura. Esto es especialmente interesante, a la hora de crear nuevas aplicaciones.
Aplicaciones de las redes neuronales
Las aplicaciones de las redes neuronales son diversas, y van aumentando año tras año. Si hay una tipología que está abriendo nuevos caminos, gracias a sus capacidades multitarea, es la de las redes neuronales convolucionales. La arquitectura de Big Data es especialmente interesante para lograr un resultado satisfactorio.
En cualquier caso, hoy podemos destacar estas aplicaciones como las más importantes y que hoy en día se imponen. Toma nota, que esto te interesará:
- Procesamiento del lenguaje
El procesamiento del lenguaje es uno de los grandes logros de la Inteligencia Artificial, y esto se consigue gracias a estas redes. Por ejemplo, creando texto, generando respuestas conversacionales, chatbot o a través de la traducción. Esta es, quizás, la funcionalidad más disruptiva de las que conocemos. Hablar de ChatGPT o de Bard, por poner dos ejemplos, es posible gracias a esta aplicación.
- Reconocimiento de patrones
Otra de las aplicaciones de las redes es que permiten reconocer patrones. Y esto es relevante, porque resulta más fácil repetirlos o tomar decisiones sobre ellos, tanto en el ámbito profesional como en otro tipo. Definitivamente, es una forma de trabajar mejor en menos tiempo.
- Simulación de escenarios
La simulación de escenarios es otra de las posibilidades que ofrecen las redes neuronales. Muchas veces, la idea es tener distintas vías para decidir cuál es la mejor. Y la simulación, en el ámbito profesional, es una forma de minimizar riesgos. Pues bien, esto se puede conseguir gracias a esta tecnología.
- Visión por ordenador
Descifrar objetos e imágenes se ha convertido en una de las principales aplicaciones de las redes. No en vano, gracias a ellas es posible distinguir perfiles biométricos, por ejemplo, y es de esperar que en el futuro estas posibilidades se amplíen, tanto en el terreno económico como en la seguridad. La estructura de los computadores permite hacer esta funcionalidad.
- Juegos
La Inteligencia Artificial también se aplica a los videojuegos, de manera que esta estructura puede ofrecer nuevas posibilidades. Por ejemplo, creando avatares o personajes que respondan de una forma proactiva. Es de esperar que, en los próximos años, el concepto de interacción de una vuelta de tuerca.
- Sector sanitario
El sector sanitario puede aprovecharse de las ventajas de estas redes de varias formas. Las más importantes son las analíticas de secuencias de ADN, así como el análisis de imágenes para la fabricación de prótesis y diagnósticos médicos. Todo esto va a contribuir a un mejor servicio para el conjunto de la población.
- Sectores económicos
Las redes neuronales son útiles para generar valor en numerosos sectores económicos. Por ejemplo, sirven como herramienta rápida y certera de análisis financiero. En segundo lugar, también son muy útiles para los procesos de automatización en las industrias. Además, en cualquier sector interesará un uso intensivo de los datos. Y, finalmente, cumplen un papel clave en la robotización.
- Organización y optimización de recursos
La organización y optimización de recursos es otro de los aspectos en los que estas redes ayudan de forma decisiva. Por ejemplo, ordenando el tráfico o los recursos disponibles de una empresa u organización. Las redes neuronales piensan más rápido, plantean diversos escenarios y soluciones más rápidas.
En resumen...
Las redes neuronales, por muchos motivos, son disruptivas y están generando cambios en la interpretación de la información y su uso. En consecuencia, cualquier persona familiarizada con el Data Science debe conocerlas. El futuro no se va a entender sin estas redes, que han venido para quedarse.