Redes neuronales recurrentes en Python, ¿cómo funcionan?

Inteligencia ArtificialProgramación

Redacción Tokio | 01/07/2022

En el ámbito del aprendizaje automático, concretamente dentro del Deep Learning, existen multitud de arquitecturas para las redes neuronales. Cada una de ellas se especializa en realizar una tarea en concreto. Las redes neuronales recurrentes se suelen usar para trabajar con texto y con datos de secuencias. Es este artículo te contamos que son y como se crean con Python.

Python es uno de los lenguajes de programación más populares, especialmente en el desarrollo de machine learning. Un campo que tiene múltiples oportunidades para todos aquellos que decida especializarse mediante un máster o un curso de Programación con Python.

A lo largo de este texto también hablaremos sobre formación y como con una buena especialización en Python puedes abrirte camino en uno de los sectores con mayor proyección de la actualidad. ¿Te interesa? ¡Quédate con nosotros, empezamos!

¿Qué son las redes neuronales recurrentes?

Como decíamos, las redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de red neuronal. Las redes neuronales son una parte importante dentro del Deep Leanring que, a su vez, es un tipo de aprendizaje automático, uno de los campos de estudio de la Inteligencia Artificial. Este tipo de redes neuronales está especializado en el procesamiento de datos secuenciales o series temporales.

¿Qué quiere decir esto? Pues que una RNN puede ayudar en la elaboración de modelos predictivos a partir de una secuencia de datos históricos. Un ejemplo de ello puede ser la elaboración de un modelo predictivo del volumen de ventas de una empresa. Esto podría ayudar a controlar mejor el stock y mejorar los procesos de producción de la compañía.

Las RNN son especialmente útiles para el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural.

La arquitectura de las redes neuronales recurrentes facilita que el programa o aplicación desarrollado con ellas pueda recordar y olvidar la información que procesa. De esta manera, este tipo de modelo de machine learning es capaz de recordar datos procesados al principio de la secuenciación para asociarlos con datos nuevos que va analizando.

Esto hace que la s redes neuronales recurrentes también sean especialmente útiles para la creación de texto. Y es que, son capaces de analizar fragmentos de texto y generar nuevos contenidos a partir de ello. Así, una de sus aplicaciones la está encontrando en el desarrollo de aplicaciones de texto predictivo.

¿Cómo funciona una red neuronal recurrente?

Una red neuronal recurrente, igual que cualquier otro tipo de red neuronal, se compone de distintas capas compuestas por nodos o neuronas. En este caso, la neurona recurrente tiene una serie de características que nos ayudarán a comprender como funciona este modelo de aprendizaje automático.

En general, los nodos que se usan en otro tipo de modelos tienen la capacidad de transmitir la información hacia una única dirección. Es decir, solo la mandan hacia delante. Una neurona recurrente, al contrario que otras, es capaz de mandar información hacia delante pero también es capaz de mandarla hacia atrás.

En cada instante, una neurona recurrente está recibiendo información de los datos de entrada de la anterior, así como de su salida para poder generar ella misma una salida propia a los datos procesados.

De esta manera, en las redes neuronales recurrentes se puede obtener información de los anteriores pasos para que el programa sea capaz de establecer una relación con lo que suceden en el momento actual de procesamiento. A efectos prácticos no resulta muy eficiente, por lo que se deben generar unas arquitecturas determinadas que permitan aplicar herramientas que optimicen este proceso.

Cada una de las neuronas recurrentes que conforman las capas de una RNN tiene dos conjuntos de parámetros, uno que se aplica a la entrada de datos de la capa anterior y otro que aplica en los datos de salida. A través del método de backpropagation se puede optimizar este proceso para reducir errores y mejorar el procesamiento de la red neuronal.

Tipos de redes neuronales recurrentes

Existen distintos tipos de redes neuronales recurrentes en función del formato de entrada y salida que se quiera obtener:

  • One-to-many: Se trata de una arquitectura para las RNN que permite la entrada de un dato y la salida de una secuencia de datos. Un ejemplo de esto lo podemos encontrar en redes neuronales entrenadas para describir una imagen. En este caso, la red tiene como dato de entrada la imagen, pero arroja un texto descriptivo como datos de salida.
  • Many-to-one: En este caso, la RNN trabaja a partir de un conjunto de datos de entrada para darnos un único dato como salida. Aquí se puede aplicar el ejemplo contrario, la IA recibe una descripción de una imagen, por ejemplo la de un perro, y devuelve una imagen generada. Un ejemplo de ello es DALL-E, una pequeña aplicación web que nos permite introducir un texto para que la IA genere una imagen.
  • Many-to-many: En este caso, como ya puedes intuir, estamos ante una RNN que parte de un conjunto de datos más o menos grande para elaborar varios datos en su salida. En este caso un ejemplo de ello son las aplicaciones de generación de texto, a partir de un texto dado, son capaces de generar nuevos contenidos, como hace InferKit o aplicaciones más desarrolladas y enfocadas a la creación de contenidos para blogs y redes sociales como Dupla AI.

Así, vistos los tipos de RNN que existen podemos intuir algunas de sus principales aplicaciones:

  • Traducción de texto inteligente
  • Chatbots inteligentes
  • Predicción de ventas
  • Asistentes virtuales
  • Reconocimiento de imágenes

Esto solo es una muestra del potencial de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de modelo de machine learning se combina con otros como las redes antagónicas generadoras o las convolucionales para el desarrollo y progreso en este campo de investigación de la Inteligencia Artificial.

¡Aprende a programar con Python!

Ahora que ya dominas el concepto de redes neuronales recurrentes es el momento de empezar a crear tus propios algoritmos de machine learning en Python. Para ello, tendrás que formarte. En Tokio School contamos con un curso de Programación con Python con el que aprenderás los fundamentos e este lenguaje para trabajar en este sector.

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