Redes neuronales

Las redes neuronales son sistemas computacionales que imitan el funcionamiento de las neuronas de un organismo vivo, de forma que se componen de un conjunto de unidades o neuronas artificiales que se conectan entre sí para transmitir información.  

Dicho de otra manera, estamos hablando de una gran red que procesa datos dentro de un ordenador para tratar de ‘entender’ de forma autónoma información muy diversa (imágenes, texto, voz, etc.) y ser capaz de procesarla, clasificarla o etiquetarla. Básicamente, ¡estos algoritmos son los que dotan de inteligencia artificial a nuestros ordenadores! 

¿Te has preguntado alguna vez cómo te recomienda YouTube sus vídeos? ¿O cómo gestiona Amazon sus precios teniendo en cuenta la oferta y la demanda? Aunque se empezó a explorar la idea en los años 40 y 50 del siglo pasado, es ahora cuando las redes neuronales artificiales están explotando todo su potencial: están detrás de todos esos algoritmos con los que tratamos en el día a día, analizando los riesgos de inversión en banca o poniendo en marcha estrategias de marketing automation. Y si lo tuyo es el big data, los chatbots o, simplemente, eres un Digital Worker interesado en el mundo del Marketing Data Analytics, debes saber desde ya que las redes neuronales han vuelto para quedarse.  

¿Cómo se construyen las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales imitan las de los organismos vivos, por lo que siguen el mismo esquema que las que tienes tú en tu cabeza: se componen de unas unidades básicas individuales, llamadas perceptrón o neuronas artificiales, conectadas entre sí y agrupadas en diferentes niveles o capas.

¡Tranquilo, es más sencillo de lo que parece! Nuestras neuronas captan un impulso nervioso, lo procesan y lo transmiten al resto, ¿verdad? Pues en una red neuronal artificial pasa lo mismo: la suma de las entradas (la información) multiplicada por sus pesos asociados (es un valor que nosotros le damos) forman ese ‘impulso nervioso’ que recibe el perceptrón. Este resultado se procesa con una función de activación que, finalmente, se envía como salida a la siguiente neurona.  

¡Y llegamos a las capas! Que no son más que un conjunto de estas neuronas artificiales cuyas entradas provienen de una capa anterior y cuyas salidas son la entrada de una capa posterior, es decir, las neuronas artificiales conectadas en capas forman la red neuronal. En esta estructura distinguimos tres partes: 

1. Capa de entrada (sensorial): está compuesta por neuronas que reciben datos o señales procedentes del entorno.
2. Capas ocultas (procesamiento): formadas por aquellas neuronas cuyas entradas provienen de capas anteriores y cuyas salidas pasan a neuronas de capas posteriores. Aquí se realiza el trabajo de procesamiento de la información y no hay un número concreto de capas que forman este conjunto: puede tener 0 o cientos. De hecho, el concepto de deep learning proviene del uso de un gran número de capas ocultas en las redes.
3. Capa de salida: se compone de neuronas que proporcionan la respuesta de la red neuronal.

¿Cómo aprenden?

Para utilizar los términos que un especialista en redes neuronales emplearía, vamos a hablar de ‘entrenar’ a nuestra red. ¡Sí! Nos vamos a convertir en el personal coach de la red neuronal para adaptar cada uno de los pesos asociados de las entradas de todas las neuronas que forman parte de la red neuronal, y así lograr que las respuestas de la capa de salida se ajusten lo más posible a los datos que conocemos.

¿Te parece un lío? ¡Caaalma! Verás cómo lo entiendes mejor ahora. Nosotros queremos conseguir que, dados unos parámetros, haya una forma de combinarlos para predecir un cierto resultado, ¿no? Y las redes neuronales son el modelo para encontrar esa combinación de parámetros y aplicarla al mismo tiempo. Es decir, encontrar la combinación que mejor funciona es ‘entrenar’ a la red neuronal. 

¡Pongamos un ejemplo! Si queremos que nuestra red identifique imágenes de perros en distintas fotografías, primero tendremos que alimentar a la red neuronal de un conjunto de datos con imágenes de perros previamente clasificados. Cuanto más compleja sea la red neuronal (mayor número de neuronas), mayor será la cantidad de datos de entrenamiento representativos necesarios para entrenarla.

Y una vez lo está, ¡su capacidad de aprendizaje es increíble! Dependiendo de cómo lo hagan, se puede decir que estos algoritmos son de:

• Aprendizaje supervisado: se etiquetan los datos de entrada para ayudar a la red a valorar correctamente los datos y asignar un valor de salida. En nuestro ejemplo, le indicaríamos en qué fotografías hay perros y en cuáles no.
  
• Aprendizaje no supervisado: se basa en no etiquetar ningún dato de entrada y dejar que la red encuentre variantes de patrones y correlaciones. Se utiliza cuando queremos descubrir qué hay detrás de los datos que no vemos.
  
• Aprendizaje reforzado: se basa en ensayo y error. Es decir, para que nuestra red aprenda, habrá ciertos escenarios que penalizaremos y otros que premiaremos. Después de probarlos millones de veces, la red sabrá cuáles son los escenarios premiados y no se equivocará. 

Tipos de redes neuronales

Al tratarse de estructuras tan complejas y diversas, existen varios criterios para clasificarlas. ¡Te resumimos las tipologías más importantes que debes conocer!

• Según el número de capas: serán redes monocapa (las más sencillas, donde la capa de entrada se conecta directamente con la de salida) o multicapa (entre las conexiones de entrada y salida están las neuronas intermediarias, que pueden conectarse entre ellas o no, formando las capas ocultas).
  
  Dentro de esta clasificación debes quedarte con un tipo de red especial: las redes neuronales convolucionales, que varían de la red multicapa normal en que diferentes partes de la red neuronal están entrenadas para tareas diversas. Con esto se consigue aumentar la velocidad de entrenamiento e identificar patrones de una forma más avanzada. Es decir, se reduce el número de conexiones y de parámetros, por lo que requiere de menor entrenamiento.
  
• Según el tipo de conexiones: pueden ser no recurrentes (la información viaja en un solo sentido, no hay memoria ni retroalimentación) o recurrentes (las neuronas artificiales tienen conexiones de retroalimentación entre otras neuronas de su misma capa y de otras capas).
  
• Según el grado de conexiones: serán redes totalmente conectadas (todas las neuronas tienen conexiones entre ellas y entre las diversas capas) o parcialmente conectadas (hay neuronas o capas que no tienen conexiones).

Programador de redes neuronales, una profesión con futuro

No hay duda de que el mundo de los datager está cambiando a pasos agigantados, siendo ya una disciplina clave en las empresas del universo digital. Los que tienen los datos y los saben usar bien, tienen el éxito garantizado. En este contexto, saber construir y entrenar una red neuronal que acabe aprendiendo a hacer determinadas predicciones es una skill que marcará la diferencia respecto al resto de data scientists y programadores a la hora de encontrar trabajo. 

En los últimos años se han conseguido grandes avances en el campo de las redes neuronales artificiales gracias a la mejora de los ordenadores y al uso de GPUs para este tipo de computaciones. Análisis de imágenes con redes neuronales, reconocimiento de números, de voz… Las redes neuronales están empezando a resolver problemas que se les escapaban a los ordenadores. Y las grandes empresas tecnológicas y del mundo digital están empezando a incorporar especialistas que sean capaces de sacar el máximo partido a esos resultados y de construir modelos predictivos. 

Las aplicaciones son múltiples, el crecimiento es exponencial y su evolución es constante: no te quedes atrás y empieza ya a formarte en una profesión demandada y con futuro en Edix.