Una red neuronal es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano.
Nueva Tribuna
11 de julio de 2025, 13:45
Las redes neuronales artificiales imitan la actividad cerebral humana en las capas de neuronas en la neo corteza, la parte del cerebro humano donde ocurre el pensamiento. Aprenden estructuras jerarquizas y niveles de representación y abstracción, para comprender los patrones de datos procedentes de fuentes como imágenes vídeo, sonido o texto.
Red de neuronas artificiales
Permiten que un sistema aprenda funciones complejas asignadas desde el espacio de entrada, al espacio de salida, sin muchas dependencias de las funciones creadas por lo humanos.
Una neurona artificial tiene una o más entradas y una salida, y dependiendo del valor de esas entradas, la neurona puede activarse, es decir pasar de estar apagada a encendida, pensando en un interruptor binario 0 y 1.
En el caso de redes neuronales las estructuras algorítmicas permiten modelos que están compuestos de múltiples capas de procesamiento, construidas con neuronas artificiales, para aprender representaciones de datos, realizando una serie de transformaciones lineales y no lineales, que a partir de los datos de entrada generan una salida próxima a la esperada.
Una red neuronal es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano. Resuelven problemas más difíciles de manejar para los algoritmos informáticos tradicionales, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural.
Están compuestas por nodos interconectados, neuronas, organizadas en capas. Cada neurona recibe entradas de otras, las procesa y transmite una salida a otras neuronas. Las conexiones entre neuronas tienen pesos asociados, que indican la intensidad de la conexión. Durante el entrenamiento, la red ajusta estas ponderaciones para definir mejor su rendimiento en una tarea determinada.
Este proceso de aprendizaje les permite hacer predicciones y reconocer patrones.
Red neuronal artificial de una sola capa (amarillo).
El entrenamiento implica alimentar la red con grandes conjuntos de datos que luego utiliza para mejorar sus ponderaciones y minimizar errores entre sus predicciones y los valores reales. Este proceso es similar a la forma en la que aprenden los seres humanos, en el que la exposición repetida ayuda a reconocer patrones.
Una técnica llamada “propagación inversa” facilita este ajuste de peso. Calcula el error en la salida y lo propaga a través de la red hacía atrás, ajustando de forma iterativa las ponderaciones hasta que se alcanza el nivel de exactitud deseado.
Se introducen datos de entrenamiento en la red, en función del resultado que se obtenga, se modifican los pesos de las neuronas según el error obtenido, y en función de cuanto haya contribuido cada neurona a dicho resultado. Este método es conocido como Backpropagation o propagación hacia atrás, consiguiéndose que la red aprenda.
Una vez entrenado, la red puede hacer predicciones sobre datos nuevos, como identificar gatos en imágenes.
Las redes neuronales se pueden definir según su arquitectura, sus métodos de entrenamiento y sus usos. Entre los tipos más comunes, se incluyen los siguientes:
- Redes neuronales prealimentadas:este tipo básico procesa datos de forma lineal desde la entrada hasta la salida. Se usan para tareas sencillas como clasificación y regresión.
- Redes neuronales recurrentes (RNN):diseñadas para datos secuenciales, como series temporales o lenguaje natural, retienen en la memoria entradas anteriores, lo que las hace adecuadas para datos con un componente temporal.
- Redes neuronales convolucionales (CNN):diseñadas para tareas relacionadas con imágenes, extraen atributos de imágenes mediante una capa convolucional, que identifica patrones como bordes y formas.
- Redes generativas adversarias (GAN): compuestas por un generador y un discriminador, las GAN enfrentan estos dos componentes entre sí. El generador crea datos mientras el discriminador evalúa su autenticidad. Este proceso adversario hace que el generador produzca datos cada vez más realistas, que a menudo se usan para generar imágenes, videos y audio.
Algunas de las razones por las que son tan importantes:
- Automatización: Las redes neuronales pueden ayudar a automatizar las tareas que solían realizar las personas, como la atención al cliente, el análisis de datos y el procesamiento de imágenes. Esto puede ahorrarles tiempo y dinero a las empresas.
- Toma de decisiones mejorada:Las empresas pueden tomar mejores decisiones al proporcionar estadísticas que serían difíciles o imposibles de obtener con los métodos tradicionales.
- Mayor eficiencia:Se pueden mejorar los procesos empresariales con la automatización de tareas, la reducción de errores y la mejora de la toma de decisiones.
- Productos y servicios nuevos: Las empresas pueden crear productos y servicios nuevos que no serían posibles sin IA.
Algunos ejemplos de redes neuronales son:
- Reconocimiento de escritura a mano: La digitalización de los documentos escritos a mano o la automatización de la clasificación del correo electrónico benefician a las redes neuronales para reconocer caracteres escritos a mano.
- Reconocimiento facial: Los sistemas de seguridad, el etiquetado de redes sociales y la publicidad personalizada utilizan el poder de las redes neuronales para el reconocimiento facial.
- Análisis de imágenes médicas: La detección de anomalías en imágenes médicas, como los estudios de rayos X y resonancias magnéticas, es posible gracias a las redes neuronales, lo que ayuda en el diagnóstico de enfermedades y la planificación de tratamientos.
- Reconocimiento de imágenes: La identificación de objetos en imágenes permite identificar a vehículos autónomos, plataformas de redes sociales y diagnósticos médicos.
- Procesamiento de lenguaje natural (PLN): La traducción automática, el resumen de textos y el análisis de opiniones son posibles gracias a las redes neuronales, que potencian herramientas como Google Traductor y los chatbots.
- Modelado financiero: Las redes neuronales pueden ayudar a las instituciones financieras mediante el análisis de datos financieros históricos y la identificación de tendencias y patrones que pueden utilizarse para ayudar a considerar decisiones de inversión. También se pueden utilizar para la gestión de riesgos, la detección de fraudes y la optimización de la cartera.
- Robótica: El movimiento de los robots se puede controlar y entrenar para realizar tareas complejas, como el ensamblaje, la soldadura y la cirugía. Las redes neuronales también se pueden utilizar en la navegación robótica y en la planificación de rutas.
- Vehículos autónomos: Pueden identificar objetos como peatones, semáforos y otros vehículos para tomar decisiones sobre cómo conducir de forma segura. Ayudar a mantenerse dentro de un carril, controlar la velocidad de forma adaptable y prevenir colisiones.
- Detección de fraudes: Se puede realizar analizando los datos de las transacciones con tarjetas de crédito, donde estas redes identifican patrones asociados con el fraude. Esto puede ayudar a los bancos y otras instituciones financieras a evitar actividades fraudulentas.
El objetivo principal es aprender, modificándose automáticamente a si misma, de forma que puede llegar a realizar tareas complejas que no podrían ser realizadas mediante la clásica programación. Se pueden automatizar funciones que en un principio solo podrían ser realizadas por personas.
Para conseguir que una red neuronal realice las funciones deseadas, es necesario entrenarla. El entrenamiento de una red neuronal se realiza modificando los pesos de sus neuronas para que consiga extraer los resultados deseados.
Existen desde la década de 1950, pero la poca potencia de los equipos informáticos y la inexistencia de algoritmos que permitiesen a las redes aprender de forma eficiente provoco que estas dejasen de usarse.
Posteriormente, gracias a la creación del algoritmo de backpropagation y al uso de GPUs, que permiten realizar grandes mejoras y al mayor número de datos disponibles para entrenamiento, las redes neuronales han vuelto a resurgir.
Gracias a estas mejoras ha sido posible la aparición del Deep Learning, el cual se basa en el uso de redes neuronales profundas, es decir, redes formadas por un gran número de capas para tareas complejas, más de dos, como se puede ver en la imagen. (En amarillo)
Red neuronal artificial de cuatro capas (En amarillo).
C = función de coste, o de perdida, de la salida generada versus la salida esperada
La derivada de la función C calcula cuanto tiene que cambiar cada peso para minimizar la función. La modificación de los pesos es determinada por el gradiente de la función de coste con respecto a los parámetros a optimizar. Los gradientes son las derivadas parciales de la función respecto de diversos parámetros.
