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Redes neuronales y machine mearning

Redes neuronales y machine mearning

La inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y el deep learning (DL) se han entrelazado tan profundamente en nuestra vida cotidiana y tan rápido que casi nos hemos acostumbrado a ellos sin siquiera conocer sus connotaciones. Pero, ¿qué relación existe entre las redes neuronales y el machine learning?

Para la mayoría de las personas, AI, ML y DL son lo mismo o conceptos muy parecidos. Sin embargo, aunque estas tecnologías están interrelacionadas, tienen diferencias significativas.

En este artículo vamos a intentar arrojar algo de luz sobre una de estas fuentes de confusión: redes neuronales y machine learning. A través de una pequeña introducción a cada uno de los conceptos, pasaremos a establecer sus diferencias y cómo se relacionan entre ellos.

Un campo apasionante y que quizás te motive a aprender más y a convertirte en especialista con una especialización en machine learning e inteligencia artificial.

 

¿Qué es el machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático se incluye dentro de un campo mucho más amplio como es el de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático busca construir sistemas o máquinas inteligentes que puedan aprender a través de la experiencia, sin ser programados explícitamente ni requerir ninguna intervención humana.

En este sentido, se trata de una actividad en continua evolución. El aprendizaje automático tiene como objetivo comprender una estructura de datos (que se introduce en un algoritmo programado por humanos) para acomodarlos en modelos que pueden ser utilizados por empresas y organizaciones para distintos propósitos.

El machine learning cuenta con dos métodos fundamentales para que los sistemas de IA puedan funcionar: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

La diferencia entre ambos radica en que en el aprendizaje supervisado los algoritmos tienen una serie de variables objetivo, con unos valores específicos que se utilizan para entrenar al modelo. Por otro lado, en el no supervisado, la máquina aprende y clasifica las variables de forma automática para realizar sus predicciones.

 

¿Qué es una red neuronal?

La estructura del cerebro humano es lo que inspira a las redes neuronales artificiales. Es esencialmente un modelo de aprendizaje automático, pero se trata de un sistema mucho más complejo que se usa en deep learning y no en machine learning, ya que, para este último, tanto los algoritmos como los sistemas son más sencillos y las máquinas no aprenden solas, sino que lo hacen a partir de modelos implementados por los humanos.

De esta forma, podemos concluir que redes neuronales y machine learning no son lo mismo, aunque sean dos conceptos que se relacionan entre ellos y que podemos englobar en una categoría más amplia: la Inteligencia artificial.

Una red neuronal es una red de entidades interconectadas conocidas como nodos en la que cada nodo es responsable de un cálculo simple.

De esta manera, una red neuronal funciona de manera similar a las neuronas del cerebro humano, ya que se establecen conexiones entre nodos, se manda información y se sacan conclusiones y predicciones determinadas a partir de los datos introducidos inicialmente.

 

Aprendizaje automático vs red neuronal: diferencias clave

Dado que los modelos de aprendizaje automático son adaptables, evolucionan continuamente mediante el aprendizaje a través de nuevas experiencias y datos de muestra. Por tanto, pueden identificar los patrones en los datos que se les introducen y son la única capa de entrada. Sin embargo, en las redes neuronales, incluso en un modelo de red neuronal simple, hay varias capas.

Esta solo es una de las diferencias que existe, ahora vamos a ver otras de las diferencias fundamentales entre redes neuronales y machine learning:

  • El aprendizaje automático utiliza algoritmos avanzados que analizan datos, aprenden de ellos y lo emplea para descubrir patrones de interés significativos. Mientras que una red neuronal utiliza una gran variedad de algoritmos para el modelado de los datos y la elaboración de las predicciones.
  • Mientras que un modelo de machine learning toma decisiones de acuerdo con lo que ha aprendido de los datos, una red neuronal organiza los algoritmos de tal manera que puede tomar decisiones precisas por sí misma.
  • Las redes neuronales no requieren la intervención humana, ya que las capas anidadas dentro pasan los datos a través de los nodos para sacar sus propias conclusiones. Esto, a la larga, con tiempo, las hace capaces de aprender a través de sus propios errores.

Como mencionamos anteriormente, los modelos de aprendizaje automático se pueden clasificar en dos tipos: modelos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados; mientras que las redes neuronales se pueden clasificar en redes neuronales de alimentación directa, recurrentes, convolucionales y modulares.

No solo se diferencian en como aprenden o trasmiten los datos, si no que también difieren en su forma de clasificarse y, como veremos ahora, en su funcionamiento y aplicaciones prácticas.

Comparativa de funcionamiento entre redes neuronales y machine learning

Un modelo de aprendizaje automático funciona de forma sencilla: se alimenta de datos y aprende de ellos. Por el contrario, la estructura de una red neuronal es bastante complicada. En él, los datos pasan a través de varias capas de nodos interconectados. Cada nodo clasifica las características e información de la capa anterior antes de pasar los resultados a los que están en las capas posteriores.

En las redes neuronales, la primera capa es la capa de entrada, seguida de una capa oculta y finalmente una capa de salida. Cada capa contiene una o más neuronas. Cuantas más capas, cuantas más neuronas artificiales tenga el sistema, mayor será su efectividad a la hora de medir y proporcionar resultados.

 

Aplicaciones de las redes neuronales y el machine learning

El aprendizaje automático se aplica en áreas como:

  • Atención médica
  • El comercio minorista
  • El comercio electrónico (motores de recomendación)
  • Automóviles sin conductor
  • Transmisión de video en línea
  • Internet of things
  • Transporte y logística

Las redes neuronales, por otro lado, se utilizan para resolver numerosos desafíos comerciales, que incluyen:

  • Pronóstico de ventas
  • Validación de datos
  • Investigación de clientes
  • Gestión de riesgos
  • Reconocimiento de voz
  • Reconocimiento de caracteres

Habilidades para redes neuronales y machine learning

Hay una serie de cosas que debes tener en cuenta antes de seguir profundizando más en redes neuronales y machine learning, las habilidades y conocimientos que necesitas para cada uno de estos campos.

Las habilidades necesarias para el aprendizaje automático incluyen:

  • Programación
  • Probabilidad y estadísticas
  • Big Data
  • Conocimiento de los marcos de ML
  • Estructuras de datos
  • Algoritmos.

Para las redes neuronales, lo ideal es contar con habilidades como:

  • Modelado de datos
  • Matemáticas
  • Álgebra lineal
  • Programación
  • Probabilidad y estadística.

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Ahora ya conoces un poco mejor qué son las redes neuronales y el machine learning. Dos campos que, como has podido comprobar, están relacionados pero que presentan algunas diferencias significativas que debes tener en cuenta a la hora de tomar una decisión sobre qué es lo que más te interesa o para qué campo estás mejor preparado.

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