Redes neuronales en el ‘Deep Learning’

El Deep Learning está revolucionando la forma el aprendizaje automatizado y su avance dará paso a innovaciones tecnológicas que aún no hemos ni soñado. 

En ActionsDATA nos apasiona la innovación tecnológica y, por eso, hoy te explicamos en nuestro blog cómo funcionan las redes neuronales artificiales y cuál es su relación con el Deep Learning.  

¿Qué son las redes neuronales artificiales?

Para entender este tipo de redes, es útil saber que su desarrollo se inspiró en el funcionamiento del cerebro humano y las forma en que se conectan las neuronas. 

La idea que inspiró a los científicos que empezaron a desarrollar estas redes en los años 50 del siglo pasado era conseguir que los ordenadores pudieran interpretar la realidad con la complejidad con la que lo hace el cerebro humano.  Es decir, buscaban que los ordenadores tuvieran la capacidad de adquirir conocimiento y tomar decisiones de manera similar a como lo hace un cerebro humano. 

A partir de este objetivo, crearon redes que contienen tres tipos de nodos (el equivalente a neuronas) 

• Nodos de entrada: reciben información del exterior de la red.  
• Nodos de salida: transmiten información al exterior de la red.  
• Nodos ocultos: transmiten información entre los nodos de la red y no tienen comunicación con el exterior de esta.  

Con esta estructura, las redes neuronales pueden “aprender”. Es decir, los nodos de entrada reciben información que pasa a los nodos ocultos. Estos la analizan, la comparten entre las distintas “neuronas” y ahí se suman unos datos a otros, se analiza información, se intercambian datos de un nodo a otro…En definitiva, la red “aprende” a la manera que lo hace el cerebro humano. 

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es un subcampo del Machine Learning que, como mencionamos en el apartado anterior, permite un aprendizaje mucho más complejo que otras redes. Pero ¿cómo funciona? 

Los nodos ocultos forman capas dentro de las redes neuronales, a las cuales se les conoce como capas de aprendizaje. A mayor cantidad de capas, mayor es la profundidad de la red y mayor es la capacidad de aprendizaje. 

¿Cuáles son las ventajas del Deep Learning?

Las ventajas actuales son múltiples, pero se espera que estas sean aún más en el futuro, debido a la capacidad cada vez mayor de procesar información de los equipos informáticos. A continuación, analizamos las principales: 

Adiós al Feature Engineering

Este proceso consiste en el análisis de características específicas de los datos y sus relaciones, en muchas ocasiones, con la intervención humana. Para entenderlo mejor, analicemos este ejemplo:  

En el sector inmobiliario se utiliza en Big Data para analizar el valor de una vivienda. Y, para determinar este valor, es fundamental las características de la ubicación de la propiedad. De estas, hay algunas, que los sistemas informáticos pueden analizar sin problemas y relacionar, como son las coordenadas, pero hay algunas en las que tiene que intervenir una persona para valorar la información, como puede ser la valoración subjetiva debido al prestigio de los colegios cercanos.  

Con el Deep Learning, la capacidad de los sistemas de hacer estos análisis profundos será cada vez mayor y no requerirá de la ayuda humana. 

Ofrece mejores resultados con los datos no estructurados

Según una investigación de Gartner, hasta el 80% de los datos de una empresa no están estructurados porque la mayoría existe en diferentes formatos, como textos, imágenes, archivos PDF y más. Este tipo de datos son difíciles de analizar para la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático, lo que significa que tampoco se utilizan, pero para el Deep Learning, al tener una capacidad mucho mayor de aprendizaje, esta es una tarea sencilla. 

No es necesario clasificar los datos

Con el Deep Learning, esta tarea se vuelve obsoleta, ya que los algoritmos de aprendizaje profundo sobresalen en el aprendizaje sin pautas. Y esto supone un gran ahorro en costes.

Y es que otros sistemas de aprendizaje automatizado menos complejos tienen la capacidad de clasificar los datos, pero para conseguirlo, necesitan un proceso de aprendizaje que puede requerir de mucho tiempo o, incluso, de la asistencia humana.  

Un ejemplo de este tipo de clasificación de datos sería el clasificador de imágenes de Google. Este sistema, para aprender a distinguir la foto de un elefante, tiene que exponerse a millones de fotos de elefantes y después ya es capaz de reconocerlas.  

El Deep Learning, en cambio, simplifica drásticamente este proceso.  

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