¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales siguen el modelo del cerebro humano para reconocer patrones. Toman conjuntos de datos y reconocen el patrón. Ayudan a agrupar datos no etiquetados en función de las similitudes, es decir, ayudan en la clasificación y agrupamiento. Pueden adaptarse a los cambios y generar el mejor resultado posible sin la necesidad de rediseñar los criterios de salida.
Definición de red neuronal
La red neuronal es un conjunto de algoritmos diseñados según el funcionamiento del cerebro humano y el sistema nervioso humano. Una neurona es una función matemática que toma entradas y luego las clasifica de acuerdo con el algoritmo aplicado. Consiste en una capa de entrada, múltiples capas ocultas y una capa de salida. Tiene capas de nodos interconectados. Cada nodo es una percepción que alimenta la señal a una función de activación.
Comprender la red neuronal
Las redes neuronales se entrenan y se enseñan al igual que se entrena el cerebro en desarrollo de un niño. No se pueden programar directamente para una tarea en particular. Están capacitados de tal manera que pueden adaptarse de acuerdo con la entrada cambiante. Hay tres métodos o paradigmas de aprendizaje para enseñar una red neuronal.
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje reforzado
- Aprendizaje sin supervisión
Discutamos brevemente sobre ellos,
1. Aprendizaje supervisado
Como su nombre indica, el aprendizaje supervisado significa en presencia de un supervisor o un maestro. Significa que un conjunto de un conjunto de datos etiquetados ya está presente con la salida deseada, es decir, la acción óptima que debe realizar la red neuronal que ya está presente para algunos conjuntos de datos. Luego, la máquina recibe nuevos conjuntos de datos para analizar los conjuntos de datos de entrenamiento y producir la salida correcta.
Es un sistema de retroalimentación cerrado, pero el entorno no está en el circuito.
2. Aprendizaje de refuerzo
En esto, el aprendizaje del mapeo de entrada-salida se realiza mediante la interacción continua con el entorno para que el índice escalar de rendimiento se pueda minimizar. En esto, en lugar de un maestro, hay un crítico que convierte la señal de refuerzo primaria, es decir, la entrada escalar recibida del entorno en señal de refuerzo heurística (señal de refuerzo de mayor calidad) también una entrada escalar.
El objetivo de este aprendizaje es minimizar el costo de funcionamiento, es decir, el costo acumulado esperado de las acciones tomadas en una secuencia de pasos.
3. Aprendizaje no supervisado
Como su nombre lo indica, no hay maestro o supervisor disponible. En esto, los datos no están etiquetados ni clasificados y no hay orientación previa disponible para la red neuronal. En esto, la máquina tiene que agrupar los conjuntos de datos proporcionados de acuerdo con las similitudes, diferencias y patrones sin ninguna capacitación previa.
Trabajando con red neuronal
La red neuronal es un gráfico ponderado donde los nodos son las neuronas y las conexiones están representadas por bordes con pesos. Toma información del mundo exterior y se denota por x (n).
Cada entrada se multiplica por sus respectivos pesos y luego se agregan. Se agrega un sesgo si la suma ponderada es igual a cero, donde el sesgo tiene una entrada como 1 con el peso b. Luego, esta suma ponderada se pasa a la función de activación. La función de activación limita la amplitud de la salida de la neurona. Hay varias funciones de activación como la función de umbral, la función lineal por partes o la función sigmoidea.
La arquitectura de la red neuronal
Básicamente, hay tres tipos de arquitectura de la red neuronal.
- Red de alimentación de capa única
- Red de alimentación de múltiples capas
- Red recurrente
1. Red de alimentación de una sola capa
En esto, tenemos una capa de entrada de nodos de origen proyectada en una capa de salida de neuronas. Esta red es una red de avance o acíclica. Se denomina una sola capa porque solo se refiere a las neuronas de cálculo de la capa de salida. No se realiza ningún cálculo en la capa de entrada, por lo tanto, no se cuenta.
2. Red de alimentación de múltiples capas
En esto, hay una o más capas ocultas, excepto las capas de entrada y salida. Los nodos de esta capa se llaman neuronas ocultas o unidades ocultas. El papel de la capa oculta es intervenir entre la salida y la entrada externa. Los nodos de la capa de entrada suministran señal de entrada a los nodos de la segunda capa, es decir, la capa oculta, y la salida de la capa oculta actúa como una entrada para la siguiente capa y esto continúa para el resto de la red.
3. Redes recurrentes
Una recurrente es casi similar a una red de avance. La principal diferencia es que al menos tiene un ciclo de retroalimentación. Puede haber cero o más capas ocultas, pero al menos un ciclo de retroalimentación estará allí.
Ventajas de la red neuronal
- Puede trabajar con información incompleta una vez entrenado.
- Tener capacidad de tolerancia a fallas.
- Tener una memoria distribuida
- Puede hacer aprendizaje automático.
- Procesamiento en paralelo.
- Almacena información en una red completa
- Puede aprender relaciones no lineales y complejas.
- La capacidad de generalizar, es decir, puede inferir relaciones invisibles después de aprender de algunas relaciones anteriores.
Habilidades de red neuronal requeridas
- Conocimiento de matemáticas y algoritmos aplicados.
- Probabilidades y estadísticas.
- Computación distribuída.
- Habilidades de programación fundamentales.
- Modelado y evaluación de datos.
- Ingeniería de software y diseño de sistemas.
¿Por qué deberíamos usar redes neuronales?
- Ayuda a modelar las relaciones no lineales y complejas del mundo real.
- Se usan en el reconocimiento de patrones porque pueden generalizar.
- Tienen muchas aplicaciones como resumen de texto, identificación de firma, reconocimiento de escritura a mano y muchas más.
- Puede modelar datos con alta volatilidad.
Alcance de las redes neuronales
Tiene un amplio alcance en el futuro. Los investigadores trabajan constantemente en nuevas tecnologías basadas en redes neuronales. Todo se está convirtiendo en automatización, por lo tanto, son muy eficientes para hacer frente a los cambios y pueden adaptarse en consecuencia. Debido al aumento de las nuevas tecnologías, hay muchas ofertas de trabajo para ingenieros y expertos en redes neuronales. Por lo tanto, en el futuro también las redes neuronales demostrarán ser un importante proveedor de trabajo.
Cómo esta tecnología lo ayudará en el crecimiento profesional
Hay un gran crecimiento profesional en el campo de las redes neuronales. El salario promedio de un ingeniero de redes neuronales oscila entre $ 33.856 y $ 153.240 por año aproximadamente.
Conclusión
Hay mucho que ganar de las redes neuronales. Pueden aprender y adaptarse según el entorno cambiante. Contribuyen a otras áreas, así como en el campo de la neurología y la psicología. Por lo tanto, existe un gran alcance de redes neuronales en la actualidad y en el futuro.
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