Introducción a la red neuronal artificial

La red neuronal artificial (RNA), también llamadas sistemas conexionistas, modelos cognitivos computacionales o modelos de procesamiento distribuido paralelo (PDP) son muy comunes en el procesamiento de imágenes, el reconocimiento óptico de caracteres y otros algoritmos de reconocimiento de patrones.

Son la forma más simple de un algoritmo de inteligencia artificial disponible hoy en día.

Las redes neuronales artificiales se inspiraron inicialmente en los cerebros de los animales, en concreto en su capacidad para reconocer patrones y categorizar animales o coches en diferentes clases.

La idea se basa en un hecho sencillo: no sabemos cuál es la mejor manera de clasificar un conjunto de datos dado, pero en cambio existe un mecanismo que ha demostrado hacerlo muy bien: el cerebro humano.

Así, podemos intentar imitar su comportamiento con un programa informático.

Esto nos permitirá clasificar los datos utilizados para entrenar nuestra red y predecir las etiquetas de clase de ejemplos no vistos anteriormente.

El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE tiene como objetivo formar a quienes quieran trabajar en investigación y desarrollo, diseño, gestión o innovación de productos en el ámbito de la inteligencia artificial. El programa está desarrollado por los mejores profesionales en sus respectivos campos, combinando un enfoque didáctico innovador con un amplio contacto con el mercado y sus principales actores.

Introducir los conceptos básicos de la red neuronal artificial

Las redes neuronales son una forma de aprendizaje automático. Están formadas por nodos que toman valores y producen una salida basada en los valores que reciben.

Son similares a la forma en que el cerebro humano aprende, con neuronas en el cerebro que reciben estímulos y responden en consecuencia.

El concepto básico de la red neuronal artificial es que se empieza a entrenar con ejemplos de datos, y luego se empieza a alimentar con datos que quedan fuera de este conjunto de entrenamiento para ver si es capaz de aprender también de esos datos.

Se utilizan para predecir conjuntos de datos y son útiles para la clasificación, la regresión y otras tareas de predicción.

La RNA tiene tres capas: la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida.

• La capa de entrada es donde se introducen las entradas a la red neuronal.
• La capa oculta es donde ocurre la «magia». Esta capa utiliza una función matemática conocida como función de activación para convertir los valores de entrada en un valor de salida que se introduce en la capa de salida.
• La capa de salida convierte este valor de salida en algo significativo para nosotros.

Es importante tener en cuenta que no importa cuántas capas ocultas tengas en tu red neuronal, siempre habrá una capa de entrada y una de salida.

Introducir las redes de avance y retropropagación en la red neuronal artificial

Hay muchos tipos diferentes de arquitecturas de redes neuronales, pero estas dos son las más populares, conocidas como red neuronal de avance y red neuronal de retropropagación.

Son tipos de red neuronal artificial utilizadas para el entrenamiento y el aprendizaje profundo.

Las redes neuronales de avance son un tipo de red neuronal profunda, un tipo de red neuronal artificial (RNA) en la que las conexiones entre las neuronas no forman un ciclo.

La retropropagación es un procedimiento de optimización iterativo que ajusta los pesos en función del error entre la salida de la red y la salida deseada para cada ejemplo de entrenamiento.

Fue inventada en 1986 por Sepp Hochreiter y Jurgen Schmidhuber.

En este algoritmo, primero hay que calcular el error asociado a cada par de entrada/salida (restando la salida real de la salida deseada).

A continuación, se actualizan los pesos aplicando un proceso de descenso de gradiente para minimizar este error.

Introducir la función sigmoidea y el proceso de descenso del gradiente

El proceso de descenso de gradiente es un método utilizado para entrenar una red neuronal artificial mediante retropropagación.

Consiste en cambiar los parámetros de la red neuronal de forma que sus salidas se acerquen más a lo que queremos.

El método ha sido diseñado para métodos de optimización basados en el gradiente. Esto significa que sólo tiene en cuenta el valor de la función de error, no sus derivadas.

En otras palabras, sólo puede moverse en la dirección de descenso más pronunciada y, por tanto, puede ser lento en algunos casos.

El descenso del gradiente es un algoritmo de optimización sencillo que se utiliza para encontrar el mínimo de una función.

En particular, se puede utilizar para encontrar el mínimo de una función con respecto a sus parámetros.

La función sigmoidea es una función de la forma. Las funciones sigmoideas se utilizan a menudo como funciones de activación en las redes neuronales artificiales.

La función sigmoidea es extremadamente útil en el campo del aprendizaje automático porque es capaz de tomar una entrada y convertirla en un valor entre 0 y 1, que es normalmente el rango utilizado para representar salidas de valor real de una neurona.

La función sigmoide es una función que asigna números reales al rango de valores de [0,1] o [-1,1].

Se utiliza en el cálculo de la capa de salida de las redes neuronales artificiales.

Definir el planteamiento del problema y aclarar las posibles soluciones

Las redes neuronales artificiales pueden utilizarse para la clasificación, la predicción y la aproximación de funciones.

Pueden aplicarse a casi cualquier campo y pueden funcionar en muchas capacidades diferentes dependiendo de cómo se enmarque el problema y qué características del mismo sean importantes.

La red neuronal artificial que crearemos en este cuaderno entrará en la categoría supervisada de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que disponemos de un conjunto de datos de entrenamiento formado por pares de entrada y salida.

Esto significa que conocemos la salida correcta para cada posible entrada en nuestro conjunto de datos de entrenamiento.

Las RNA son herramientas muy potentes porque no requieren que definamos previamente las características o las relaciones funcionales entre ellas para poder utilizarlas.

Aprenden automáticamente estas relaciones a través de su proceso de entrenamiento, lo que las hace aplicables a problemas en los que las definiciones de características pueden no existir o ser difíciles de definir.

Al crear una red neuronal artificial, es importante determinar qué tareas quieres que realice. Pueden utilizarse para resolver casi cualquier problema que tenga un gran volumen de datos de entrenamiento.

Estos son algunos ejemplos en los que se suelen utilizar: análisis de sentimientos, reconocimiento de la escritura a mano, clasificación de imágenes, conducción autónoma, previsión de series temporales y predicción bursátil.

Conclusión: Construcción de red neuronal artificial eficaz

Si quiere crear una red neuronal artificial, puede utilizar cualquier lenguaje de programación.

Comenzando con alguna tarea de aprendizaje en mente, el programador se dedicará a implementar neuronas, conectándolas en capas, y ajustando la tasa de aprendizaje y otras variables para lograr los resultados deseados.

No hay una sola forma correcta de crear una red neuronal artificial.

Hay muchas ideas sobre su funcionamiento, pero sólo unas pocas son útiles a la hora de diseñar programas y aplicaciones de Inteligencia Artificial.

Sin embargo, lo esencial es tener en cuenta que una red neuronal no piensa como un humano. Es sólo un modelo complejo de procesamiento de la información.

La capacidad de crear redes neuronales artificiales que funcionen es un gran paso adelante en el estudio del aprendizaje profundo y los sistemas de inteligencia.

Cuanto más podamos modelar los comportamientos reales, y en particular el cerebro humano, más eficaces seremos para crear máquinas que aprendan y se adapten como los humanos.