La inteligencia artificial ha promovido un gran avance en tecnologías como el machine learning y el deep learning en los últimos años. Dos pilares fundamentales en los que se sustenta este progreso son las redes neuronales artificiales, las cuales toman su inspiración en el funcionamiento del cerebro humano para procesar información de forma similar.
En este artículo explicaremos los principales tipos de redes neuronales que se utilizan en la inteligencia artificial y cuáles son las tres redes neuronales de acuerdo a diferentes criterios de clasificación. Comprender las características de cada una nos permitirá identificar cuál es la más adecuada para cada problema o tarea.
¿Qué son las redes neuronales en el contexto de la inteligencia artificial?
Las redes neuronales son como el cerebro de las computadoras. Son un tipo de tecnología de inteligencia artificial que se inspira en la forma en que funcionan las neuronas en nuestro cerebro.
Básicamente, son un montón de nodos interconectados (llamados neuronas artificiales) que procesan información, aprenden de datos y hacen cosas geniales como reconocimiento de patrones, traducción de idiomas, y hasta jugar videojuegos. Puedes leer más sobre que son y como funcionan en nuestro artículo dedicado.
Principales tipos de redes neuronales en la IA
Veamos en detalle cuáles son los tipos de redes más usados:
- Redes neuronales convolucionales (CNN): ideales para procesar imágenes u otros datos bidimensionales.
- Redes neuronales recurrentes (RNN): con capacidad de memoria gracias a las realimentaciones, sobresalen en tareas de procesamiento del lenguaje natural o series temporales.
- Redes neuronales de perceptrón multicapa: son las más simples pero muy efectivas, y su entrenamiento se basa en el algoritmo de retropropagación del error.
- Redes neuronales de base radial (RBF): calculan la salida en base a la distancia a centros predefinidos, lo que les permite un entrenamiento más rápido.
Diferencias entre redes neuronales convolucionales y recurrentes:
- Las redes convolucionales (CNN) están diseñadas para procesar datos con alguna estructura espacial como imágenes. Aplican filtros para extraer características y reducir la dimensionalidad de los datos de entrada.
- Las redes recurrentes (RNN) procesan secuencias de datos que llegan en un orden temporal, como texto o series de tiempo. Tienen ciclos que permiten que la información fluya de modo recurrente entre los nodos.
Las CNN son más adecuadas para problemas de visión por computadora, mientras que las RNN lo son para procesamiento del lenguaje natural o predicción de series temporales. Las RNN pueden guardar la información temporal del pasado gracias a sus ciclos recurrentes, mientras que las CNN solo extraen correlaciones locales.
Ventajas de las redes neuronales de base radial
Estas redes presenta una serie de ventajas a destacar, como:
- Permiten un entrenamiento más rápido que el de otras arquitecturas como los perceptrones multicapa.
- No presentan mínimos locales donde algoritmos como backpropagation podrían quedar atascados.
- Son útiles en problemas de aproximación de funciones, predicción de series temporales y clasificación.
- Su salida depende solo de la distancia a centros predefinidos en lugar de pesos, lo que las hace más interpretables.
¿Cómo se clasifican las redes neuronales artificiales ejemplos?
Hay varias formas de categorizar las redes neuronales, tales como:
- Por el número de capas: redes monocapas versus redes multicapas. Las primeras sólo cuentan con una capa oculta, mientras que las segundas tienen dos o más capas intermedias.
- Por el tipo de conexiones: no recurrentes frente a recurrentes. Las no recurrentes procesan la información en un solo sentido, mientras que las recurrentes permiten realimentaciones que les otorgan memoria.
- Por el grado de conexiones: totalmente conectadas o parcialmente conectadas, en función de que todas o solo algunas neuronas estén interconectadas entre sí.
¿Cómo aprenden las redes neuronales?
Las redes neuronales generalmente aprenden en base a prueba y error.
- Definir la Tarea: Primero determinamos que es lo que se quiere que la red neuronal haga, como por ejemplo, reconocer osos en fotografías.
- Alimentar con datos: Luego, se le proporcionará un montón de datos relacionados con la tarea determinada. Siguiendo con el ejemplo del oso, se le puede mostrar fotos de este animal para que aprenda qué es un oso.
- Entrenamiento iterativo: Una vez alimentada con ese material, llega el entrenamiento de «prueba y error». En esta etapa, le diremos que identifique al oso en una fotografía, si lo hace bien recibirá una recompensa y si lo hace mal, recibirá un «castigo».
Mientras más tiempo pase en esta etapa de entrenamiento, más buena se vuelve en la tarea determinada.
¿Dónde se usan las redes neuronales?
Las redes neuronales se utilizan en un montón de aplicaciones. Desde la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y la recomendación de contenido con algoritmos de machine learning hasta juegos, ciberseguridad, robótica y medicina.
En resumen, comprender cuáles son los tipos de redes neuronales y cómo se clasifican nos permite identificar cuál es la arquitectura más adecuada para cada problema, maximizando el potencial de estas poderosas herramientas del machine learning. Espero que este artículo haya contribuido a dilucidar estos conceptos fundamentales para cualquier persona interesada en el ámbito de la inteligencia artificial.
