Qué son las redes neuronales artificiales

En los últimos años, con el auge de la inteligencia artificial y su adopción en muchos teléfonos inteligentes se ha comenzado a hablar mucho de redes neuronales. Pero ¿qué son exactamente? Se puede decir que las redes neuronales son un conjunto de nodos que procesan información y la envían entre sí.

Las redes neuronales son la base del funcionamiento del cerebro y las redes neuronales artificiales o ANN (Artificial Neural Networks) están inspiradas en estas conexiones, es decir, en las maneras en las que se comportan las neuronas biológicas en sus funciones más habituales.

Normalmente a las redes neuronales artificiales se las entrena, entregándolas una serie de datos. Ellas establecen relaciones y sacan conclusiones. Cuanto más volumen de información se les vaya dando, mejor responderán con el tiempo.

Características de las redes neuronales artificiales

Estas redes tienen varias características que comparten con sus homónimas biológicas, aunque con matices:

  • Aprenden de la experiencia- Pueden adquirir conocimientos con la práctica. Al pasarles una serie de entradas, ellas producen salidas mediante la combinación de ciertos parámetros. A través del ensayo-error van incorporando conceptos. Con la experiencia refuerzan ciertas conexiones para ‘aprender algo’, como ocurre con las neuronas. Acaban siendo capaces de identificar si en una instantánea hay un gato, perro o conejo.
  • Generalizan- Las redes neuronales pueden identificar algo dentro de una categoría, aunque ésta cuente con ligeras desviaciones o variaciones. Por ejemplo: Tras recibir multitud de imágenes de animales y ser entrenadas, pueden saber perfectamente cuáles son gatos, pese a que estos tengan diferencias.
  • Abstraen elementos o propiedades- Mediante las conexiones tienen la capacidad de aislar o identificar cualidades concretas de un objeto. Siguiendo con el ejemplo anterior, pueden saber si la imagen corresponde a un gato, pero también si es negro o blanco, si es joven o mayor, etc.

Algunos ejemplos

De esta forma es fácil ver las utilidades de este sistema en algunas herramientas populares con las que cuentan nuestros dispositivos. La aplicación Google Photos, que permite hacer búsquedas de determinadas imágenes solo con una palabra o términos es una clara muestra de ello. Ha sido entrenada con millones de fotos y puede reconocer determinados lugares, objetos, animales, etc.

Hay que subrayar que una red neuronal que ya ha sido entrenada puede utilizarse para realizar predicciones o clasificaciones de diferentes tipos, puesto que ya ha establecido las combinaciones para ello. Así, tienen ciertas capacidades estadísticas o de proyección.

Para añadir más complejidad hay que hablar de niveles o capas. Normalmente las redes neuronales incluyen varias capas, que están conectadas entre sí. Las capas que suelen hacer todas estas ‘sinapsis’ son denominadas ‘capas ocultas’, pero hay dos capas que tienen contacto con el mundo exterior: la capa de entrada y la capa de salida.

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