Conocer cuáles son las principales funcionalidades de las redes neuronales es de suma importancia para el manejo de los macrodatos, puesto que una red neuronal es el corazón de los algoritmos basados en el principio del Deep Learning. De forma sencilla, una red neuronal no es más que un método de aproximación de funciones.
Por esta razón, en el desarrollo de este post te exponemos cuáles son las principales funcionalidades de las redes neuronales, de manera que puedas implementarlo en tu procesamiento.
Principales funcionalidades de las redes neuronales
Pues bien, en cuanto a las principales funcionalidades de las redes neuronales, a grandes rasgos, con una red neuronal podemos detectar patrones y utilizarlos para resolver problemas. Además, con las redes neuronales profundas conseguimos transformar el espacio de los datos hasta que encontramos una representación que facilita la consecución de la tarea perseguida. Observa la siguiente imagen:
¿Te das cuenta de cómo transforman los datos de entrada para conseguir diferenciarlos más fácilmente?
Fíjate en este ejemplo:
Si tratásemos de solucionarlo con un clasificador lineal, por ejemplo, sería muy complicado, ya que los datos no son linealmente separables. Una posible solución sería esta:
Pero como puedes ver, no es demasiado buena. ¿Quieres ver lo que sería capaz de hacer una red neuronal? Observa:
Como puedes ver en este ejemplo, ¡mejoran considerablemente los resultados!
¿Qué es lo que no se puede hacer con redes neuronales?
Ahora que sabes cuáles son las principales funcionalidades de las redes neuronales, te presentarás qué es lo que no se puede hacer. En general, dar soluciones exactas a un problema. Por ejemplo, una red neuronal lo pasaría realmente mal para conseguir implementar la multiplicación. Primero, porque le exigiríamos valores exactos, y segundo, porque como hemos dicho antes, son capaces de aproximar funciones en un rango determinado. La multiplicación exigiría un rango de [-inf, +inf].
Además, tampoco pueden «pensar». No son más que detectores muy potentes de patrones que dan la sensación de inteligencia, pero no la tienen. La inteligencia la tenemos que poner nosotros.
También hay que tener en cuenta que, aunque son muy útiles porque resuelven problemas hasta ahora muy complejos para un ordenador, como, por ejemplo, detectar distintos tipos de razas de perro o señales de tráfico, es muy difícil extraer ese conocimiento de ellas. Es decir, son capaces de hacer lo que les pidamos, pero es complicado averiguar cómo lo están haciendo exactamente.
Podemos lograr una precisión de +99%, sin embargo, saber en qué se fija la red para tomar sus decisiones es complicado. Aun así, se están haciendo esfuerzos para visualizar los filtros aprendidos y las salidas de cada capa de la red, de forma que podemos intuir cómo funcionan fijándonos en dónde prestan más atención.
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En este post, te hemos presentado cuáles son las principales funcionalidades de las redes neuronales para el campo del Deep Learning. No obstante, ¡todavía queda mucho más por aprender sobre el manejo de los macrodatos!
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