REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Wilson Johan Porras
ARTIFICIAL NO REEMPLAZA AL
CEREBRO HUMANO,
SINO QUE POTENCIA
SU CAPACIDAD PARA
WILSON PORRAS
Editorial
Bienvenidos a esta edición especial sobre Redes Neuronales Artificiales
Vivimos una época donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una fuerza transformadora en múltiples ámbitos de nuestra vida. Desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos, las redes neuronales artificiales son la base que permite a las máquinas “aprender” y tomar decisiones inteligentes.
Esta revista tiene como objetivo acercarte a los fundamentos y aplicaciones de estas fascinantes estructuras inspiradas en el cerebro humano. A lo largo de sus páginas, descubrirás cómo funcionan las neuronas artificiales, sus diferentes tipos y aplicaciones prácticas que ya están revolucionando industrias enteras.
Esperamos que esta lectura despierte tu curiosidad y te invite a explorar más profundamente el apasionante mundo de la inteligencia artificial.
CONTENIDO 05
Introducción
06 Fundamentos de las Redes Neuronales
07 Redes Neuronales de Tipo Biológico
08 Redes Neuronales dirigidas a una aplicación
09 Taxonomía de las Redes Neuronales
10 Redes Neuronales Supervisadas y No Supervisadas
11 Funciones de Base y de Activación
12 Estructura de las Redes Neuronales Artificiales y Aplicaciones
Introducción
En las últimas décadas, el desarrollo de la inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. Entre los pilares fundamentales de esta transformación se encuentran las Redes Neuronales Artificiales (RNA), estructuras computacionales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano.
Estas redes permiten a las máquinas procesar información, identificar patrones complejos y tomar decisiones basadas en datos, simulando en cierta medida el aprendizaje humano. Desde sistemas de reconocimiento facial hasta asistentes virtuales, las RNA están presentes en múltiples aplicaciones de nuestra vida cotidiana.
Esta revista tiene como propósito ofrecer una visión clara y didáctica sobre el funcionamiento, estructura y tipos de redes neuronales artificiales A lo largo del desarrollo, exploraremos sus fundamentos teóricos, su inspiración biológica, su clasificación y las funciones matemáticas que las hacen posibles. Además, se presentarán ejemplos prácticos y casos de uso reales que muestran su impacto en diversos campos
Fundamentos de las Redes Neuronales
Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son modelos computacionales diseñados para simular el comportamiento del cerebro humano Están compuestas por nodos o “ neuronas artificiales” conectadas entre sí a través de enlaces ponderados, lo que les permite aprender a partir de datos, generalizar patrones y realizar tareas complejas.
¿Cómo funcionan?
Cada neurona recibe señales de entrada (datos), las procesa mediante una función de activación, y transmite una salida a otras neuronas. Este flujo de información ocurre en capas: una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida
Características clave
Aprendizaje a partir de ejemplos: las RNA requieren grandes volúmenes de datos para aprender Capacidad de generalización: pueden identificar patrones no explícitos en los datos.
Adaptabilidad: modifican sus conexiones internas para mejorar su desempeño.
Importancia
Las redes neuronales se han convertido en la base del aprendizaje profundo (deep learning), y son fundamentales para tareas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción en tiempo real.
Redes Neuronales de Tipo Biológico
Estructura de una neurona biológica
Una neurona biológica se compone de:
Dendritas: reciben señales de otras neuronas
Soma o cuerpo celular: procesa la información recibida
Axón: transmite la señal procesada hacia otras neuronas.
Sinapsis: punto de conexión entre neuronas, donde se libera el neurotransmisor que permite la comunicación.
Principios que inspiran a las RNA
Conectividad masiva: Las redes neuronales biológicas están altamente interconectadas, lo que permite una gran capacidad de procesamiento en paralelo.
Plasticidad sináptica: Las conexiones entre neuronas pueden fortalecerse o debilitarse, lo que representa el mecanismo de aprendizaje
Procesamiento distribuido: No existe un único punto de control; la información se procesa en múltiples nodos simultáneamente
Relación con las redes artificiales
Las RNA toman estos conceptos biológicos y los traducen al ámbito computacional Cada “ neurona ” artificial intenta simular el comportamiento de una neurona biológica, aunque de forma mucho más simplificada.
Por ejemplo, en lugar de neurotransmisores, las RNA utilizan valores numéricos que se ajustan durante el entrenamiento, y en lugar de axones y sinapsis, emplean pesos y funciones matemáticas
Redes Neuronales dirigidas a una aplicación
Aplicaciones comunes
Reconocimiento de imágenes y visión por computadora
Procesamiento de lenguaje natural (NLP) Predicción y análisis de datos
Robótica y automatización industrial Salud y medicina personalizada
Ejemplo práctico
Una red neuronal entrenada con miles de imágenes de rayos X puede aprender a identificar patrones que sugieren neumonía o fracturas, igualando e incluso superando la precisión de médicos especialistas en algunos casos
Taxonomía de las Redes Neuronales
Según sus clasificaciones
Redes Feedforward (directas): Redes Convolucionales (CNN):
Redes Recurrentes (RNN): Redes de tipo modular:
Según el tipo de aprendizaje
Esta taxonomía es esencial para entender la diversidad de modelos neuronales disponibles y cómo elegir el más eficiente para una tarea específica.
Redes Neuronales Supervisadas
En este tipo de redes, el modelo se entrena con un conjunto de datos que incluye tanto las entradas como las salidas esperadas. El objetivo es que la red aprenda la relación entre ambos para poder predecir correctamente nuevas salidas ante entradas desconocidas
Ejemplo:
Un sistema que predice si un correo es spam o no spam con base en miles de correos previamente clasificados.
Redes Neuronales No Supervisadas
En este caso, la red solo recibe datos de entrada sin etiquetas. La red busca encontrar patrones, estructuras o agrupamientos ocultos en los datos.
Ejemplo:
Un sistema que agrupa automáticamente a los clientes de una tienda en segmentos según su comportamiento de compra, sin conocer de antemano las categorías
Redes Neuronales Artificiales Supervisadas y No Supervisadas
Comparación rápida
Necesita datos etiquetados Sí No
Tipo de problema
Clasificación / regresión Clustering / reducción
Ejemplo Diagnóstico médico Segmentación de clientes
Funciones de Base y de Activación
Es una función matemática que transforma la suma ponderada de las entradas de una neurona en una salida útil.
Sigmoide
Tangente hiperbólica (tanh)
ReLU (Rectified Linear Unit)
Softmax
Estructura de las Redes Neuronales Artificiales y Aplicaciones
Una red neuronal artificial se compone de unidades básicas llamadas neuronas artificiales, organizadas en capas que procesan la información de forma secuencial.
Componentes principales:
1 Capa de entrada:
2 Recibe los datos iniciales del entorno o del conjunto de datos
3.Capas ocultas:
4. Realizan los cálculos y transformaciones necesarias. Pueden ser una o muchas, dependiendo de la profundidad del modelo. Cuantas más capas tenga, más compleja será la red (red profunda o deep learning)
5 Capa de salida:
6 Entrega el resultado final del proceso Puede ser una clasificación, predicción o cualquier valor de salida según la aplicación.
7.Pesos y sesgos:
8. Son los parámetros que la red ajusta durante el entrenamiento para aprender de los datos
9 Función de activación:
10 Determina si una neurona se activa o no y define la salida de cada una
Aplicaciones prácticas de las Redes Neuronales
Las redes neuronales se han integrado en casi todas las áreas del conocimiento humano. Algunas de las aplicaciones más destacadas incluyen:
Salud, Automoción, Tecnología y servicios, Finanzas, Entretenimiento y videojuegos, Industria y negocios
Conclusiones
Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) representan uno de los pilares fundamentales de la inteligencia artificial moderna. Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, han demostrado ser capaces de abordar tareas complejas como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz, la predicción de datos y la toma de decisiones autónomas.
A lo largo de esta revista, hemos explorado desde los fundamentos biológicos y computacionales de las redes neuronales hasta su estructura interna, pasando por una detallada taxonomía, los diferentes tipos de aprendizaje, así como las funciones de activación que permiten su flexibilidad y potencia.
También se presentaron ejemplos prácticos de redes supervisadas y no supervisadas, mostrando cómo cada enfoque se adapta a distintos contextos. Por último, se evidenció que las RNA son herramientas versátiles, con aplicaciones en múltiples sectores como la salud, las finanzas, la industria, la seguridad y el entretenimiento.
En conclusión, las redes neuronales no solo representan una solución tecnológica avanzada, sino también un nuevo paradigma en la forma en que las máquinas pueden aprender, adaptarse y resolver problemas. Con el continuo desarrollo del hardware y las técnicas de aprendizaje profundo, el futuro de las RNA se proyecta como una fuerza transformadora en el mundo digital y más allá.
Agradecimientos:
A todos los docentes y compañeros que aportaron ideas, sugerencias y acompañamiento durante el desarrollo de este proyecto académico.
Especial mención a la Coordinación Académica de Createc Táchira por fomentar la integración de la creatividad y la tecnología.