¿Qué es una Red Neuronal Artificial?

Una red neuronal es un método de inteligencia artificial o IA. Su principal función es el procesar datos de una forma similar a como lo hace el cerebro humano, consiguiendo que los ordenadores (con una ayuda limitada de los humanos) puedan tomar decisiones; esto se debe a que pueden aprender y modelar las relaciones entre los datos de entrada y salida que no son lineales y que son complejos.
El entrenamiento que realizan las Redes Neuronales se llama Machine Learning (entrenamiento intenso). Con esto se consigue que la red neuronal aprendan de sus errores y puedan mejorar continuamente. De esta forma, las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como la realización de resúmenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precisión.

Cómo funciona una Red Neuronal Artificial 

Como hemos comentado, el funcionamiento de una red neuronal se asemeja a un cerebro humano. Las redes neuronales reciben en su capa de entrada una serie de valores X y cada uno de esos valores se implanta en una neurona la cual tiene un peso numérico que se añadirá al de entrada y modificará el valor inicial. Una vez se hayan calculado los nuevos valores las neuronas continúan caminando por la red hasta la capa de salida.

Una buena forma de entenderlo es el siguiente esquema:

Ventajas y desventajas de las Redes Neuronales Artificiales

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a su estructura tan similar al cerebro humano. Algunas de sus ventajas son las siguientes:

Aprendizaje: las Redes Neuronales, tienen la capacidad de aprender en la etapa de machine learning. En esta etapa, la RNA recibe una cantidad de datos que comienza a procesar y con la cual se entrena y se le indica cómo debe funcionar para conseguir el objetivo esperado. Este tipo de entrenamiento es totalmente autónomo, solo necesita que los informáticos le introduzcan los datos y la RNA comenzará a trabajar sola.

Auto Organización: una RNA puede hacer su propia representación de la información interna. Esta información es la que el usuario descargará más adelante.

Tolerancia a fallos: gracias a que las RNA almacena una cantidad de información tras su entrenamiento, esta puede seguir respondiendo de manera intermedia aún cuando se daña parcialmente. 

Flexibilidad: las Redes Neuronales pueden manejar múltiples cambios con poca importancia en la fase de entrada. En esta fase se pueden modificar ruidos en la información. 

Tiempo real: La estructura de una RNA es paralela, por lo cuál si esto es implementado con computadoras o en dispositivos electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.
Aunque las ventajas sin duda son muy sólidas, existen desventajas en base a su funcionamiento y su entrenamiento como por ejemplo:
Complejidad de aprendizaje para grandes tareas, cuanto más cosas se necesiten que aprenda una red, mas complicado será enseñarle.

Tiempo de aprendizaje elevado. Esto depende de dos factores: primero si se incrementa la cantidad de patrones a identificar o clasificar y segundo si se requiere mayor flexibilidad o capacidad de adaptación de la red neuronal para reconocer patrones que sean sumamente parecidos, se deberá invertir más tiempo en lograr que la red converja a valores de pesos que representan lo que se quiera enseñar.

No permite interpretar lo que se ha aprendido, la red por sí sola proporciona una salida, un número, que no puede ser interpretado por ella misma, sino que se requiere de la intervención del programador y de la aplicación en sí para encontrarle un significado a la salida proporcionada.

Elevada cantidad de datos para el entrenamiento, cuanto más flexible se requiere que sea la red neuronal, más información tendrá que enseñarle para que realice de forma adecuada la identificación.

Para qué se usa una Red Neuronal Artificial 

Estos sistemas de algoritmia nos ayudan a resolver problemas, tienen múltiples aplicaciones que podemos englobar en:

• Predicción de sucesos y simulaciones: Producción de los valores de salida esperados en función de los datos entrantes.
• Reconocimiento y clasificación: Asociación de patrones y organización de conjuntos de datos en clases predefinidas. Incluso identificando características únicas sin datos previos.
• Procesamiento de datos y modelización: Validación, agregación y análisis de datos. Diseño y búsqueda de fallos en sistemas de software complejos.
• Ingeniería de control: Monitorización de sistemas informáticos y manipulación de robots. Incluida la creación de sistemas y robots autónomos.
• Inteligencia Artificial: Formando parte de las tecnologías de Deep Learning y Machine Learning que son partes fundamentales de la inteligencia artificial

Cuándo tiene sentido usar una Red Neuronal Artificial 

Es necesario conocer las metodologías avanzadas, pero al mismo tiempo tenemos que ser eficientes en nuestros proyectos de datos. Bajo la premisa del principio de parsimonia, una metodología sencilla para un problema concreto nos aporta un modelo falible, pero práctico en la mayoría de los casos.

En este artículo hemos hablado de las bondades de las redes neuronales artificiales que indudablemente pueden aportar valor en la modelización de datos. Sin embargo, la realidad es que en el 80% de las problemáticas de datos las redes neuronales no producen un resultado mejor que desde los modelos tradicionales.

Por lo que no nos dejemos llevar por la moda en el sector y seamos críticos al analizar un proyecto y valorar la metodología adecuada con la que abordarlo. En este sentido las ANN tienen en grandes volúmenes de datos con muchas casuísticas su ventaja frente a los modelos tradicionales.