Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático, que se puede modelar a sí mismo para imitar al cerebro humano. Esto permite crear una red neuronal artificial, que por medio de un algoritmo, la computadora puede aprender al agregar nuevos datos. Hoy en día existen muchos algoritmos de inteligencia artificial, pero las redes neuronales pueden hacer lo que se conoce como un aprendizaje profundo. La unidad básica de nuestro cerebro es la neurona. Mientras que la red neuronal artificial, es un perceptrón que lleva a cabo un procesamiento de señal simple y se conectan a una red más grande.
Con una red neuronal, se le puede enseñar a una computadora a realizar una tarea haciendo que analice ejemplos de entrenamiento. Por ejemplo, la red neuronal para aprendizaje profundo es muy utilizada en el reconocimiento de objetos. A la red neuronal se le proveen muchos objetos de un determinado tipo, y la computadora analiza los patrones recurrentes. De esta forma, aprende a categorizar los objetos.
¿Cómo aprenden las redes neuronales?
Las redes neuronales no pueden programarse de forma directa para una tarea. De hecho, es necesario para ellas al igual que un cerebro en desarrollo, aprender información. Existen tres estrategias de aprendizaje:
- Aprendizaje supervisado: es una estrategia muy simple, ya que existe un conjunto de datos etiquetados que pasan por la computadora. Luego, el algoritmo se modifica hasta que es capaz de procesar el conjunto de datos para poder realizar la tarea.
- Aprendizaje no supervisado: esta estrategia es utilizada cuando no hay un conjunto etiquetado de datos para que la computadora pueda aprender. En su lugar, la red neuronal analiza el conjunto de datos y luego una función de costo le indica a la red que tan lejos estaba de los objetivos. Luego, la red neuronal se modifica para mejorar su precisión.
- Aprendizaje reforzado: en esta estrategia la red se refuerza para conseguir resultados positivos y es castigada si se obtienen resultados negativos. De esta forma la red es obligada a aprender con el tiempo.
Usos de las redes neuronales
Las redes neuronales tienen muchas aplicaciones, como por ejemplo en la escritura a mano. Los humanos podemos reconocer la escritura a mano por intuición. Pero el desafío para las redes neuronales es que la escritura a mano de cada persona es única, con varios estilos y diferente espacio entre letras. Lo que dificulta aún más su reconocimiento.
También puede ser utilizada en la previsión de mercados financieros, mejor conocido como “negociación algorítmica”. Esto ha sido aplicado en todos los tipos de mercados financieros, mercados bursátiles, materias primas, tasas de interés y varias monedas.
En los mercados de valores, los operadores utilizan algoritmos de las redes neuronales para encontrar valores subvaluados, mejorar los modelos de valores existentes. Pero también usan varios aspectos de aprendizaje profundo para mejorar su algoritmo mientras cambia el mercado. Actualmente hay empresas que están especializadas en algoritmos de negociación de acciones, como es el caso de MJ Trading Systems.
Las redes neuronales son muy flexibles, por lo que pueden aplicarse para reconocimiento de patrones complejos y problemas de predicción. Por ejemplo, es cada vez más normal ver su aplicación para reconocimiento facial en imágenes, detección de cáncer en imágenes médicas y previsión comercial.
