¿Qué es una Red Neuronal?
Una red neuronal es un modelo matemático y computacional que se inspira en las redes neuronales del cerebro humano.
Las redes neuronales artificiales se han desarrollado en el campo de la inteligencia artificial y se han utilizado en muchas tareas, como el reconocimiento de patrones y la clasificación de datos.
Cómo Funciona una Red Neuronal
Una red neuronal se compone de unidades de procesamiento llamadas neuronas.
Cada neurona está conectada a otras neuronas mediante enlaces que transmiten señales entre ellas.
Las neuronas y los enlaces tienen pesos asociados a ellos, que se utilizan para modificar la señal que se transmite entre las neuronas.
Cómo se Aprende una Red Neuronal
El aprendizaje en una red neuronal se realiza mediante el ajuste de los pesos de los enlaces entre las neuronas.
Este ajuste se realiza mediante el algoritmo de backpropagation, que modifica los pesos de los enlaces de forma que se minimicen los errores en las salidas de la red.
Cómo se Implementa una Red Neuronal en Python
Existen muchas bibliotecas de software que se pueden utilizar para implementar redes neuronales en Python.
Algunas de las más populares son TensorFlow, Keras y PyTorch.
En este tutorial, vamos a utilizar la biblioteca Keras con el backend de TensorFlow.
Paso 1: Importar las Bibliotecas Necesarias
En primer lugar, necesitamos importar las bibliotecas necesarias para este tutorial.
Vamos a importar la biblioteca Keras y algunas de las funciones de TensorFlow que necesitaremos.
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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import tensorflow as tf
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Paso 2: Definir la Red Neuronal
En este paso, vamos a definir el modelo de nuestra red neuronal.
Vamos a utilizar una red neuronal fully-connected, que está formada por capas densas de neuronas conectadas entre todas las neuronas de la capa anterior.
El primer paso es crear un objeto Sequential. Este objeto se utiliza para definir la estructura de la red neuronal.
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model = Sequential()
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A continuación, añadimos la primera capa densa de neuronas a nuestro modelo.
Esta capa tendrá 100 neuronas, y la capa de entrada tendrá 784 neuronas (una para cada pixel de una imagen de MNIST).
La función Dense se utiliza para crear una capa densa de neuronas.
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model.add(Dense(100, input_dim=784, activation=’relu’))
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A continuación, añadimos una segunda capa densa de neuronas.
Esta capa tendrá 50 neuronas.
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model.add(Dense(50, activation=’relu’))
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Finalmente, añadimos la capa de salida.
Esta capa tendrá 10 neuronas, una para cada dígito del dataset MNIST.
La función de activación que utilizaremos en esta capa será la softmax, que es una función de activación que se utiliza en problemas de clasificación multiclase.
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model.add(Dense(10, activation=’softmax’))
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Paso 3: Compilar el Modelo
Una vez que hemos definido el modelo de nuestra red neuronal, necesitamos compilarlo antes de que podamos utilizarlo para el aprendizaje.
En este paso, vamos a especificar la función de coste y el optimizador que vamos a utilizar.
La función de coste es una medida de qué tan bien está haciendo el modelo en el aprendizaje.
El optimizador es el algoritmo que se utiliza para ajustar los pesos de la red neuronal.
En este tutorial, vamos a utilizar la función de coste categórica cross entropy y el optimizador de gradiente descendente estocástico.
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model.compile(loss=’categorical_crossentropy’,
optimizer=’sgd’,
metrics=[‘accuracy’])
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Paso 4: Entrenar el Modelo
Una vez que hemos compilado el modelo, estamos listos para entrenarlo.
En este tutorial, vamos a utilizar el dataset MNIST.
Este dataset contiene 60.000 imagenes de dígitos manuscritos para el entrenamiento y 10.000 imagenes de dígitos manuscritos para la validación.
Vamos a entrenar nuestra red neuronal durante 20 épocas, y vamos a utilizar un batch size de 128.
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model.fit(x_train, y_train,
batch_size=128,
epochs=20,
validation_data=(x_test, y_test))
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Paso 5: Evaluar el Modelo
Una vez que hemos entrenado el modelo, vamos a evaluar su rendimiento en el conjunto de datos de test.
Este conjunto de datos contiene 10.000 imagenes de dígitos manuscritos.
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score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
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El score que se devuelve es una lista con dos valores.
El primer valor es la loss (función de coste) del modelo en el conjunto de datos de test.
El segundo valor es el accuracy (exactitud) del modelo en el conjunto de datos de test.
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print(score)
Aplicaciones de las redes neuronales
Las redes neuronales artificiales (ANN, Artificial Neural Network) son una familia de modelos de machine learning basados en la estructura y el funcionamiento del sistema nervioso central de los seres vivos, en particular de la corteza cerebral.
Existen diversas aplicaciones de las redes neuronales, siendo las más destacadas las siguientes:
Reconocimiento de patrones
El reconocimiento de patrones es una de las aplicaciones más conocidas de las redes neuronales. Se trata de un proceso mediante el cual se pueden detectar y clasificar ciertos patrones en un conjunto de datos.
Algunos ejemplos de reconocimiento de patrones son el reconocimiento de objetos en una imagen, el reconocimiento de voz o el reconocimiento de caracteres en un documento.
Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing) es otra de las aplicaciones de las redes neuronales. Se trata de una disciplina que se encarga de analizar, comprender y generar lenguaje natural.
Algunos ejemplos de procesamiento de lenguaje natural son el reconocimiento de entidades nombradas, el análisis de sentimientos o la traducción automática.
Detección de anomalías
La detección de anomalías es otra aplicación de las redes neuronales. Se trata de un proceso mediante el cual se pueden detectar patrones anómalos o inusuales en un conjunto de datos.
Algunos ejemplos de detección de anomalías son la detección de fraude en transacciones bancarias, la detección de intrusos en un sistema informático o la detección de errores en un proceso de fabricación.
Predicción de series temporales
La predicción de series temporales es otra aplicación de las redes neuronales. Se trata de un proceso mediante el cual se pueden predecir valores futuros de una serie temporal a partir de valores anteriores.
Algunos ejemplos de predicción de series temporales son la predicción del precio de una acción en el mercado bursátil, la predicción de la demanda de un producto en un mercado o la predicción del consumo de energía en una ciudad.