Seguro que ya has odio hablar sobre Inteligencia Artificial, Redes Neuronales y el futuro que nos espera. Lo que puede que no conozcas, es que es en la década de 1940 cuando se empieza a hablar sobre ellas, también llamadas “perceptrones”. Pero no es hasta hace apenas unas décadas cuando se las ha convertido en parte fundamental de la Inteligencia Artificial.
¿Pero que es una Red Neuronal artificial y cómo funcionan?
Como su propio nombre nos indica, la redes neuronales son herramientas inspiradas en el cerebro humano y su parte neural, enfocadas en realizar un aprendizaje automático basado en su uso y experiencia, intentando replicar la forma en la que los seres humanos aprendemos en el día a día.
Este aprendizaje se estructura mediante diferentes capas de entrada y salida de la información, de la cual identifica complejos y numerosos patrones, y va dando forma a esta para que pueda ser posteriormente utilizada según avanza en el proceso.
Puede parecer complejo, pero imaginemos una cadena de líneas de fábrica (las capas). A la primera le llega una materia prima, de la cual identifica la forma, la segunda dictamina su brillo, la tercera la textura, y la cuarta relaciona toda esta información a través de sus patrones ya aprendidos con su nombre. Finalmente, obtenemos la información completa en un lenguaje de salida comprensible que nos indica que esa materia prima que llegó a nuestra línea de fábrica es Oro.
Más allá de este ejemplo sencillo, existen diferentes tipos de aprendizaje.
- Supervisado
- No supervisado
- Por refuerzo
- …
¿Cuántos tipos de red neural hay?
En la actualidad existen múltiples tipos de redes neuronales, que la tecnología nos permite evolucionar o crear nuevas con cada avance en el sector.
Las más básicas, o red neuronal de avance, son las que la información viaja en una sola dirección de entrada y salda.
El tipo de red más común es la red neuronal recurrente, en las que los datos pueden ir en múltiples direcciones, pudiéndose utilizar en tareas más complejas como la identificación de un idioma.
En el caso de Samelan, estamos apostando por las redes neuronales convolucionales, cuyo funcionamiento es muy similar al de un cerebro biológico. Este tipo de redes, esta planteado principalmente para tareas de visión artificial, como podría ser la clasificación y segmentación de imágenes.
Desde un enfoque orientado al sector bancario, existen aplicativos de uso que ayudaría a la comprensión del tipo de documento utilizado por un cliente, incluso al reconocimiento de la información que hay en él, independientemente de si la escritura está hecha a mano.
¿Qué tareas puede hacer una red neuronal?
Además de las tareas mencionadas anteriormente, las redes neuronales nos abren un abanico enorme de posibles funcionalidades que ha día de hoy ya son posibles. Como por ejemplo:
- La Inteligencia artificial utilizada en los coches autónomos
- La recreación de rostros generados por CGI
- Traducción automática
- Detección de fraudes
- Predicción de valores en bolsa
- Etc…
