Una red neuronal es un método de la inteligencia artificial que enseña a los ordenadores a procesar datos inspirándose en la forma en la que lo hace el cerebro del ser humano. Se trata de un tipo de proceso de machine learning llamado aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas conectadas entre sí en una estructura de capas que se parece al cerebro humano, trabajando de forma conjunta para resolver un problema. Crea un sistema adaptable que los ordenadores usan para aprender de sus errores y mejorar continuamente. En definitiva, su función es resolver problemas complicados, como resumir documentos o reconocer rostros, con mayor precisión.
Las redes neuronales están presentes en varios ámbitos, como los siguientes:
-Diagnóstico médico mediante la clasificación de imágenes médicas.
-Marketing orientado mediante el filtrado de redes sociales y el análisis de datos de comportamiento.
-Predicciones financieras mediante el procesamiento de datos históricos de instrumentos financieros.
-Previsión de la carga eléctrica y la demanda de energía.
-Proceso y control de calidad.
-Identificación de compuestos químicos.
-Visión artificial: la capacidad que tienen los ordenadores para extraer la información y conocimiento de imágenes y vídeos. Con las redes neuronales son capaces de distinguir y reconocer imágenes de forma similar a los seres humanos. Se usa para el reconocimiento visual en los vehículos autónomos para reconocer las señales de tráfico, reconocimiento facial para identificar rostros y reconocer tributos como ojos abiertos, vello facial, mascarillas, gafas..., etiquetado de imágenes para identificar logotipos de marcas, equipos de seguridad...
-Reconocimiento de voz, de diferentes tonos, idiomas y acentos, que permiten asistir a los agentes de los centros de llamadas, clasificar las llamadas automáticamente, convertir las conversaciones clínicas en documentación en tiempo real, subtitular vídeos, grabaciones, etc.
-Procesamiento de lenguaje natural: capacidad de procesar texto natural creado por humanos. Las redes neuronales ayudan a los ordenadores a obtener información y significado a partir de los datos y los documentos de texto. Se usan para la organización y clasificación automática de datos escritos, análisis de inteligencia empresarial de documentos con formato largo (emails, formularios), resumir documentos, etc.
Arquitectura de una red neuronal simple: una red neuronal básica tiene neuronas artificiales interconectadas en tres capas:
1.- Capa de entrada
La información del mundo exterior entra en la red neuronal artificial desde la capa de entrada. Los nodos de entrada procesan los datos, los analizan o los clasifican y los pasan a la siguiente capa.
2.- Capa oculta
Las capas ocultas (pueden ser una gran cantidad de ellas) toman su entrada de la capa de entrada o de otras capas ocultas. Cada capa oculta analiza la salida de la capa anterior, la procesa aún más y la pasa a la siguiente capa.
3.- Capa de salida
La capa de salida proporciona el resultado final de todo el procesamiento de datos que realiza la red neuronal artificial. Puede tener uno o varios nodos.
