{"id":571,"date":"2021-10-09T12:49:50","date_gmt":"2021-10-09T12:49:50","guid":{"rendered":"https:\/\/mistial.com\/all-articles-es\/2021\/uso-y-entrenamiento-de-redes-neuronales\/"},"modified":"2021-10-09T12:49:50","modified_gmt":"2021-10-09T12:49:50","slug":"uso-y-entrenamiento-de-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mistial.com\/es\/inteligencia-artificial-ai-es\/2021\/uso-y-entrenamiento-de-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"Uso y entrenamiento de redes neuronales."},"content":{"rendered":"

Las redes neuronales son una de las opciones para la representaci\u00f3n matem\u00e1tica (o imitaci\u00f3n) de la realidad, su implementaci\u00f3n software o hardware. La estructura del funcionamiento de la RNA consiste en los principios de trabajo de las unidades estructurales y funcionales del sistema nervioso de un organismo vivo.<\/p>\n

Qu\u00e9 es una \u00abred neuronal\u00bb.<\/strong><\/h2>\n

Si el progreso tecnol\u00f3gico anterior se consideraba un invento de la secci\u00f3n de ciencia ficci\u00f3n, hoy la humanidad est\u00e1 pr\u00e1cticamente acostumbrada al hecho de que los autom\u00f3viles se producen con un piloto autom\u00e1tico y, con un tel\u00e9fono inteligente, puede hablar con la inteligencia artificial. Durante la \u00faltima d\u00e9cada, estas innovaciones han estado disponibles gracias a las redes neuronales.<\/p>\n

Son una especie de conjunto de herramientas de hardware y software que se crean para resolver problemas complejos y procesar informaci\u00f3n, y adem\u00e1s son capaces de autoaprendizaje con un aumento constante de sus propias capacidades, en general, y de la productividad, en particular.<\/p>\n

Como regla general, las RNA se utilizan para resolver problemas complejos en los que es necesario deducir de manera l\u00f3gica informaci\u00f3n basada en hechos y reglas de procesamiento dados. Estos incluyen:<\/p>\n

    \n
  1. aprendizaje autom\u00e1tico. Si al sistema se le asignan un mill\u00f3n de tareas del mismo tipo, gradualmente aprender\u00e1 a resolverlas por s\u00ed solo. Esta habilidad quedar\u00e1 en la memoria, y la inteligencia artificial podr\u00e1 aplicarla en cualquier momento para realizar tareas espec\u00edficas.<\/li>\n
  2. Rob\u00f3tica. Una red neuronal es la principal herramienta en el desarrollo de algoritmos para el \u00abcerebro\u00bb de PC, servidores, equipos y sistemas autom\u00e1ticos.<\/li>\n<\/ol>\n

    Adem\u00e1s, la implementaci\u00f3n pr\u00e1ctica de ANN se utiliza en otras \u00e1reas de modelado de IA, resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos, etc.<\/p>\n

    C\u00f3mo funciona una red neuronal.<\/strong><\/h2>\n

    Como ya se se\u00f1al\u00f3, son modelos matem\u00e1ticos basados \u200b\u200ben organismos biol\u00f3gicos. Dependiendo del \u00e1rea en la que se utilice la red neuronal, puede tener diferentes interpretaciones que ser\u00e1n correctas en este caso particular. Por ejemplo, si consideramos el campo donde una computadora aprende de forma independiente, siguiendo algoritmos dados, ANN act\u00faa como un conjunto de herramientas para el reconocimiento de patrones, y en el campo de la creaci\u00f3n y el estudio de los principios de funcionamiento de las m\u00e1quinas aut\u00f3nomas, un modelo para controlar los \u00abcerebros electr\u00f3nicos\u00bb.<\/p>\n

    Adem\u00e1s, la red neuronal es un factor clave en el desarrollo de la inteligencia artificial. Una de las principales ventajas que distingue a este sistema de los algoritmos computacionales tradicionales es la posibilidad de autoaprendizaje con posterior reproducci\u00f3n independiente de los conocimientos y habilidades adquiridos en la pr\u00e1ctica. Desde un punto de vista cient\u00edfico, el proceso de aprendizaje aqu\u00ed es bastante primitivo y en el futuro se desarrollar\u00e1 de acuerdo con un escenario m\u00e1s complejo.<\/p>\n

    El cerebro de una persona com\u00fan, en promedio, consta de ochenta y seis mil millones de neuronas, que est\u00e1n conectadas en un solo sistema con el prop\u00f3sito de recibir informaci\u00f3n, procesarla y transmitirla. Aqu\u00ed, cada neurona biol\u00f3gica es algo as\u00ed como un dispositivo que se encarga de realizar operaciones aritm\u00e9ticas, l\u00f3gicas y de control.<\/p>\n

    ANN es una imitaci\u00f3n de los procesos que ocurren en el cerebro de una persona promedio: la recolecci\u00f3n, procesamiento y transmisi\u00f3n de datos ocurre de acuerdo con los mismos principios. Y la principal diferencia es que el proceso de control est\u00e1 escrito en c\u00f3digo m\u00e1quina. Los siguientes grupos son responsables del proceso de la red neuronal:<\/p>\n

      \n
    • Puntos de entrada. Estos son agujeros especiales a trav\u00e9s de los cuales fluyen los datos. Su n\u00famero puede alcanzar un gran n\u00famero.<\/li>\n
    • Puntos de salida. A diferencia del grupo anterior, una neurona individual puede tener solo un punto de salida, a trav\u00e9s del cual se emite el resultado procesado.<\/li>\n
    • Neuronas asociativas intermedias. Est\u00e1n ubicados entre los dos grupos anteriores y representan el conjunto de herramientas principal para procesar la informaci\u00f3n entrante.<\/li>\n<\/ul>\n

      Se necesita una red neuronal para resolver problemas complejos que los sistemas inform\u00e1ticos ordinarios no pueden afrontar, es decir, aquellos que requieren el \u00abpl\u00e1stico\u00bb del cerebro humano para el trabajo anal\u00edtico. En el mundo moderno, ANN se usa ampliamente en negocios, programaci\u00f3n e Internet. Entre los usos m\u00e1s habituales se encuentran:<\/p>\n

        \n
      • Clasificaci\u00f3n. Este m\u00e9todo consiste en la divisi\u00f3n de datos en variedades de acuerdo con algunas caracter\u00edsticas y par\u00e1metros importantes. Por ejemplo, en el sector bancario, esto se utiliza para tomar una decisi\u00f3n sobre la emisi\u00f3n de pr\u00e9stamos: el sistema aprueba un pr\u00e9stamo para una persona y se niega a otra. En las grandes organizaciones financieras y crediticias, este trabajo lo realiza una red neuronal, analizando datos como la edad del cliente, solvencia, historial crediticio, etc.<\/li>\n
      • Pron\u00f3stico de eventos. Utiliza la tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis y predice el siguiente paso l\u00f3gico o evento. Por ejemplo, el resultado de situaciones econ\u00f3micas en el mercado de valores, la subida o bajada de las acciones.<\/li>\n
      • \u00c9sta es una de las aplicaciones m\u00e1s populares. Hoy en d\u00eda es muy utilizado en Google. Por ejemplo, cuando el usuario est\u00e1 buscando una foto, o al enfocar, cuando se reconoce y resalta el rostro de una persona.<\/li>\n<\/ul>\n

        Estas son las principales instrucciones de uso de ANN. Por supuesto, la lista no termina ah\u00ed: se utilizan ampliamente en cibern\u00e9tica, programaci\u00f3n, arquitectura y otras \u00e1reas de la actividad humana.<\/p>\n

        Una especie de ANN.<\/strong><\/h2>\n

        Para dar la respuesta m\u00e1s completa a la pregunta de qu\u00e9 es una red neuronal, c\u00f3mo funciona y qu\u00e9 tareas realiza, es necesario determinar sus tipos. Se distinguen las redes neuronales convolucionales y recurrentes.<\/p>\n

        El primer tipo, convolucional, es el m\u00e1s popular. Su eficacia ha sido probada en la pr\u00e1ctica. Primero, para el reconocimiento de im\u00e1genes visuales: ya sea una imagen, fotograf\u00eda o video. En segundo lugar, predecir cualquier objeto que sea de inter\u00e9s para el usuario en Internet (v\u00eddeo, m\u00fasica, libros, etc.). En este caso, se utilizan para recopilar y procesar cierta informaci\u00f3n sobre una persona, extra\u00edda de fuentes abiertas en Internet, y el historial de consultas de los motores de b\u00fasqueda.<\/p>\n

        Las especies recurrentes en el proceso de trabajo, es decir, las conexiones de neuronas individuales, forman un ciclo simple. Adem\u00e1s, cada conexi\u00f3n tiene caracter\u00edsticas individuales. Por ejemplo, difieren entre s\u00ed en prioridad, y sus nodos pueden ser ocultos e introductorios. A diferencia del tipo anterior, aqu\u00ed puede dar instrucciones a la m\u00e1quina sobre qu\u00e9 objetos o datos \u00abprestar atenci\u00f3n\u00bb y someterlos a un procesamiento m\u00e1s cuidadoso. Se utilizan, por regla general, en el reconocimiento de texto, ya sea un traductor de Google o una aplicaci\u00f3n incorporada en tel\u00e9fonos inteligentes con el sistema operativo iOS: Siri.<\/p>\n

        C\u00f3mo se entrena la red neuronal.<\/strong><\/h2>\n

        Una de las principales funciones de las redes neuronales es la capacidad de aumentar su propia base de conocimientos de habilidades basadas en informaci\u00f3n obtenida previamente. La productividad aumenta con el aprendizaje. El proceso de aprendizaje aqu\u00ed es posible debido a los pesos sin\u00e1pticos de las conexiones interneuronales, as\u00ed como a los umbrales y par\u00e1metros de sus funciones de activaci\u00f3n.<\/p>\n

        El concepto mismo de \u00abaprendizaje de redes neuronales\u00bb est\u00e1 asociado con una gran cantidad de procesos diferentes, lo que hace que sea casi imposible definir el proceso en s\u00ed. Pero la tesis generalizada se puede formular como un proceso en el que los par\u00e1metros desocupados de la ANN se ajustan autom\u00e1ticamente al entorno en el que est\u00e1 incrustada la red. Por lo tanto, el tipo de entrenamiento depende de la configuraci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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