¿Qué son las redes neuronales artificiales? Una red neuronal artificial o por sus siglas en inglés (ANN, Artificial Neural Network) es una serie de algoritmos que buscan relaciones en un conjunto de datos. Consta de nodos interconectados que le dan la apariencia de una red neuronal biológica y de la que toma su nombre (a pesar de la falta de consenso en cómo refleja el funcionamiento del cerebro humano).
Arquitectura de una red neuronal artificial
La arquitectura de estos sistemas está formada por diferentes capas de nodos. La estructura más común suele tener tres capas de nodos interconectados entre sí.
Red neuronal artificial estándar. Fuente: https://www.dspguide.com/
La primera capa o capa de entrada (input layer) tiene nodos de entrada que envían datos a una segunda capa. Estos nodos son pasivos y simplemente transmiten la información a la siguiente capa. El número de nodos de esta capa coincide con la cantidad de datos que se introducen.
Los nodos de la segunda capa o capa oculta (hidden layer) filtran los patrones relevantes de los que no lo son identificando la información importante. Estos nodos son activos, lo que significa que combinan los datos procedentes de la capa anterior. Cada input recibido es multiplicado por un peso y los resultantes son sumados entre sí y delimitados con una función (sigmoidea o logística) para mejorar la eficiencia. Estos nodos suelen representar un 10% con respecto a los de la primera capa.
En la tercera capa, también llamada capa de salida (output layer) se repite el proceso de la segunda y los datos se vuelven a combinar y modificar en los nodos activos para producir los valores de salida.
Nodo activo de una red neuronal artificial. Fuente: https://www.dspguide.com/
Ventajas de la red neuronal artificial
Su habilidad de completar tareas con infinitas combinaciones la hacen idónea teniendo en cuenta la tendencia al alza de las aplicaciones basadas en Big Data.
No obstante, es su única capacidad para dar sentido a datos incompletos, ambiguos o contradictorios los que lo hacen realmente valioso. Es decir, la capacidad para usar procesos controlados cuando no existe un modelo exacto que seguir.
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¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Fuente: https://www.datacentric.es/blog/insight/red-neuronal-artificial-aplicaciones/
