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¿Qué es una red neuronal artificial? Créalas en Python

¿Qué es una red neuronal artificial? Créalas en Python

La Inteligencia Artificial no deja de sorprendernos. En este artículo trataremos de explicar de la forma más sencilla la complejidad de una red neuronal artificial. ¡Fórmate con nuestro curso de Python para aprender a desarrollarlas!

 

Red neuronal artificial: concepto y definición

Una red neuronal artificial es un sistema de conexión de modelos computacionales pertenecientes al machine learning. La idea que se persigue es conseguir imitar el sistema neuronal humano, con el objetivo de procesar información en tiempo récord, sin importar la cantidad. Podemos decir, de esta forma, que el concepto se encuentra próximo al Big Data.

La red neuronal artificial también se conoce como sistema conexionista. Se trata de un sistema porque está compuesto por un conjunto de neuronas artificiales que están interconectadas entre sí. Toda la información que llega a este sistema se procesa, produciendo unos determinados valores de salida.

 

 Los creadores de la red neuronal artificial

Si bien en la actualidad el concepto y mecanismo están mucho más avanzados, los orígenes de la red neuronal artificial se remontan a los años 50, momento en que Warren McCulloch y Walter Pitts crearon un modelo informático para redes neuronales que decidieron llamar lógica umbral.

Tras esto, fueron muchos los estudios dedicados a este campo. Diferentes tipos de aproximaciones hasta perfeccionar lo que hoy conocemos como red neuronal artificial.

 

Mecanismo de funcionamiento de una red neuronal artificial

Como te comentábamos, la clave de una red neuronal artificial es que todo el sistema está interconectado. Cada una de las neuronas, llamadas nodos en este caso, cumple una determinada función dependiendo de su situación en el sistema. Veamos los tres tipos de nodos que nos encontraremos:

  • Nodos de entrada: son aquellos que se encargan de recibir los datos desde el exterior. En informática conocemos esto como input. Es precisamente este tipo de información la que el sistema de red neuronal artificial debe procesar.
  • Nodos ocultos: son los que se sitúan en la cara interna de la red, sin tener contacto alguno con el exterior. Son los encargados de recibir los datos captados por los nodos de entrada y de transmitirlos a lo largo de toda la red neuronal para que sean procesados.
  • Nodos de salida: son los que reciben la información una vez procesada por los nodos ocultos. Se encargan de mandar los resultados al exterior. En jerga informática, output.

Desde que la información entra en la red hasta que sale pasa por diferentes procesos, cada uno de ellos se conocen como “aprendizaje”. En cada aprendizaje participan un conjunto de nodos que se llaman capas de aprendizaje. Aquellas redes neuronales artificiales con muchas capas de aprendizaje se conocen como Deep Learning. ¿Te suena este término? En este artículo te contamos más detalles al respecto.

 

Python y las redes neuronales artificiales

Si estás interesado en la creación de redes neuronales artificiales no puedes dejar escapar nuestro curso de Inteligencia Artificial. Te convertiremos en todo un experto en Python. ¿Todavía no sabes lo que es? Te lo contamos.

Python es un lenguaje de programación en código abierto. Su creador, Guido van Rossum, lo diseñó de forma que el lenguaje pudiera adoptar varios estilos, de forma que pudiera servir para múltiples cuestiones. Las más comunes son la programación orientada a objetos, la programación imperativa y la funcional. Sin olvidarnos, por supuesto, de su importante uso en el campo de la Inteligencia Artificial y, en concreto, de la creación de redes neuronales artificiales.

 

Usos de las redes neuronales artificiales

Las redes neuronales artificiales han permitido crear tecnologías hasta ahora impensables. ¿Un coche de conducción autónoma? ¿Un móvil capaz de traducir simultáneamente una conversación en dos idiomas? Hace apenas unos años parecería algo imposible. Hoy día se ha hecho realidad gracias a la creación de redes neuronales artificiales, siendo Python uno de los softwares más elegidos para ello.

Otros ejemplos de aplicaciones de redes neuronales artificiales son:

  • Software para la creación de fotografías humanas como los retratos robot.
  • Sistemas que identifican elementos en el interior de fotografías
  • Asistentes virtuales domésticos como Alexa.
  • Etc.

La lista es infinita porque dominando Python tú también podrás crear redes neuronales artificiales que respondan a los límites de tu imaginación y creatividad.

 

Fórmate en Python y da el salto a la Inteligencia Artificial

Si quieres estar a la última de los avances en tecnología, Python es el lenguaje de programación que necesitas dominar. Con él podrás crear redes neuronales artificiales de forma sencilla pero efectiva. ¿Te gustaría saber qué otras ventajas tiene utilizar Python?

  • Al tratarse de un lenguaje de código abierto tendrás acceso a una de las comunidades más grandes del mundo. Podrás conocer novedades del código e incorporarlas sin ningún tipo de coste.
  • Podrás utilizar varias librerías a la vez, lo que te permitiría acelerar procesos de desarrollo en todos tus proyectos.
  • Python se ajusta a cualquier tipo de equipo. Podrás programar con este lenguaje independientemente de si tienes Windows, Mac, Linux, Unix…
  • Python es perfecto para una persona que quiera aprender programación desde cero.

Si tú eres de los que quiere sumarse al cambio tecnológico y apostar por las redes neuronales artificiales, ¡anótate al curso de Python de Tokio School!

 

Un curso con garantías formativas

Tokio School cuenta con una amplia experiencia formando a estudiantes en el campo de la programación con Python. Con nuestro curso recibirás la formación adecuada para ejercer profesionalmente las funciones de un programador experto en este lenguaje.

 

Prácticas profesionales

Todos los alumnos de Tokio School tienen la posibilidad de acceder a un programa de prácticas profesionales en empresas del sector donde complementar su formación teórica. En ellas podrás poner en práctica todo lo aprendido en un entorno laboral.

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