Procesamiento por Redes neuronales

Cuando hablamos de inteligencia artificial podemos fácilmente asociar el termino con la biología humana, deduciendo que es una manera de replicar las capacidades del ser humano en una maquina. Según P.H. Winston «Artificial Intelligence» es el estudio de las ideas que permiten ser inteligentes a los ordenadores.

En esta relación de ideas, aparecen las redes neuronales: estas son un método de inteligencia artificial, que inspirada en el cerebro humano enseña a las computadoras o maquinas a procesar datos -Machine Learning-. Por medio de este aprendizaje los nodos o “neuronas” se verán interconectadas en una estructura de capas: ¿Cómo son entrenadas? Aprenden procesando varios conjuntos grandes de datos y son supervisadas por medio de un grupo de data proporcionada por data scientists, que etiquetada, ofrece una respuesta correcta por adelantado.

A partir de esta herramienta se puede proceder a realizar reconocimiento de voz, visión artificial y procesamiento de lenguaje natural. Para llevar a cabo esta tarea, las redes neuronales se estructuran en tres capas. En una primera instancia tendremos la Capa de entrada, en la cual se procesan los datos, se analizan y clasifican. En una segunda instancia nos encontraremos con la capa oculta, aquella en la cual se analiza la salida de la capa anterior para seguir a la capa de salida, donde se obtiene un resultado final que puede encuadrarse en uno o en varios nodos.

En la imagen se observa un ejemplo de esquema de capas de redes neuronales.

En la imagen se observa un ejemplo de esquema de capas de redes neuronales.

¿Son todas iguales? Los diferentes tipos

Existen diferentes tipos de neural networks:

-Redes Neuronales prealimentadas: Son aquellas que procesan los datos en una dirección

-Algoritmo de retropropagación: Aprenden de forma continua por medio de loops o bucles que retroalimentan y corrigen, mejorando el análisis final.  Cada nodo intenta adivinar el siguiente nodo de la ruta, luego comprueba si la suposición es correcta para predecir nuevamente.

-Redes neuronales convolucionales: Están formadas por funciones matemáticas especificas que funcionan como una síntesis o filtrado -convoluciones-. Allí, cada capa oculta extrae y procesa diferentes características.

Funciones de las redes neuronales

Las funciones que se le pueden dar pueden ser múltiples, pero desde Reputación queremos acercarte las siguientes propuestas ya que las mismas pueden ayudarte a impulsar tu negocio. Entre otras podes: 2

-Realizar diagnósticos

-Generar estrategias de marketing

-Hacer predicciones financieras

-Ejercer un control de calidad.

Llevando a cabo este tipo de técnica de Big Data podemos hacer que tu empresa crezca ¿Qué estas esperando? ¡Cuéntanos en los comentarios para que utilizarías nuestras herramientas y no dudes en hacer tu consulta!

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