27 septiembre, 2023
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En este artículo te contamos un poco sobre los tipos de redes neuronales artificiales y sus usos en los diferentes ámbitos.
Cada red neuronal tiene una arquitectura distinta que consiste en la organización y disposición de neuronas de esta, así forma capas y agrupaciones de neuronas.
Las cualidades básicas para identificar y conformar una red neuronal son: el número de capas, las neuronas por capa, el grado de conectividad y el tipo de conexiones entre neuronas.
Monocapa: En esta hay una capa única que constituye la red en la cual se crean conexiones entre las neuronas. Normalmente son usadas en tareas de autoasociación.
Multicapa: Hay 2 capas o más en las cuales hay un conjunto de neuronas agrupadas entre estos, Dependiendo de las señales que se reciba en la entrada y en la salida, podemos saber de qué capa proviene cada neurona, pues al estar interconectadas reciben información de las capas más cercanas a la entrada, a esto también se lo conoce como feedforward
Convolucionales: Constan de más de 3 capas, extraen las características más importantes a través de matrices que se basan en imágenes, usualmente se utilizan para clasificar imágenes, ya que son bastante efectivas en tareas de visión artificial.
Recurrentes: Se encargan de procesar datos secuenciales o series temporales, lo cual nos permite que genere una memoria artificial. Es comúnmente usada para predicciones y pronósticos.
Beneficios de las redes neuronales
Gracias la manera en que están hechas son muy parecidas al cerebro humano en varios puntos, como el aprender de la experiencia, abstraer características a partir de la información ya transitada por mínima que sea y el ser capaces de comparar casos o experiencias anteriores con las nuevas.
Aprenden a llevar a cabo tareas basadas en un entrenamiento o en una experiencia inicial, además de crear su propia organización de la información que reciben durante el aprendizaje. Son resilientes, pues algunas capacidades de la red se pueden conservar aun cuando haya sufrido un gran daño.
Son fáciles de adaptar a la tecnología existente, pues se pueden crear chips especializados que mejoren su capacidad en tareas específicas.
Usos de redes neuronales
Pueden ser utilizadas desde cosas tan comunes como los pronósticos del clima, en las finanzas para la previsión de subidas o caídas monetarias, riesgos en crédito, etc. Igualmente nos ayudan a nivel empresarial al identificar candidatos afines a los puestos, generar sistemas de control; ya sea mediante la visión artificial, temperaturas, entre otros.
Incluso en el ámbito médico pueden ayudarnos a entender causas de ataques cardiacos, predecir las reacciones que puedan generar los medicamentos y crear diagnósticos.
Ahora que sabes más de las redes neuronales, ¿qué tanto las utilizas en el día a día? Y ¿Cómo crees que podrían ayudarte en tus proyectos?
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