Las redes neuronales artificiales (RNA) son el principal componente de la inteligencia artificial (IA) que persigue dotar a las computadoras con las capacidades de la mente humana. Entre ellas se incluye: el aprendizaje, la comunicación y el procesamiento de estímulos. En este sentido, el diseño de las redes neuronales con Python ha permitido crear tecnologías como:
- Vehículos autónomos
- Software para la creación de fotografías humanas
- Sistemas que identifican elementos dentro de una imagen
- Plataformas de traducción de idiomas con precisión casi humana
Sin embargo, en el 2017, las RNA dieron un salto evolutivo debido a la creación de un nuevo tipo de redes llamado CapsNet o Capsule Network.
La revolución que aporta las redes CapsNet es que su procesamiento de información realmente se asemeja al pensamiento humano. Algo nunca antes logrado, pues va más allá del simple aprendizaje, la comunicación o el proceso de estímulos.
Las RNA están evolucionando de manera muy rápida, haciendo posible la creación de inteligencias artificiales muy potentes e impresionantes. De hecho, Geoffrey Hinton, el conocido “padrino de la IA” y uno de los creadores de las CapsNets, dice que los avances en IA no se pueden pronosticar más allá de 5 años.
¿Qué son exactamente las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales o sistemas conexionistas son un modelo computacional dentro del campo del machine learning (ML). Este modelo imita, superficialmente, el funcionamiento de las neuronas biológicas para el procesamiento de la información.
Dicha imitación se basa en que las RNA están compuestas por “neuronas” (nodos) que intercambian datos entre sí gracias a sus interconexiones, tal como las neuronas biológicas lo hacen a través de las sinapsis.
Así, el objetivo de las RNA es proporcionarle a los sistemas informáticos las capacidades de “aprendizaje y pensamiento”. De estas capacidades surge el concepto de “inteligencia artificial”. Desarrollar redes neuronales con Python es una de las prácticas más valoradas para la consecución de dicho objetivo.
¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?
En las redes neuronales con Python intervienen 3 tipos de nodos:
- De entrada: los nodos de entrada reciben los datos desde el exterior (input). Estos datos son los que la red debe procesar.
- Ocultos: los nodos ocultos son los que están en el interior de la red y no tienen contacto con el exterior. Estos reciben los datos de los nodos de entrada y luego se encargan de transmitirlos a lo largo de toda la red para su procesamiento.
- De salida: los nodos de salida reciben los datos de los nodos ocultos y son los encargados de enviarlos hacia el exterior de la red como información ya procesada (output).
Todos los procesos a los que son sometidos los datos dentro de la red neuronal dan origen a lo que se conoce como “aprendizaje”.
A las distintas capas de nodos ocultos de una red se les llaman “capas de aprendizaje”. Mientras mayor sea la cantidad de estas capas de nodos ocultos, mayor es la capacidad de aprendizaje. Así, a las redes que tienen muchas capas se les denomina “redes profundas”, lo que da nombre al campo del “deep learning”.
¿Qué es Python para el desarrollo de redes neuronales artificiales?
Python es un lenguaje de programación creado por Guido van Rossum y distribuido como código abierto. Actualmente, la Python Software Foundation (PSF) es la organización encargada de liderar su comunidad abierta de desarrolladores, fomentar el uso del lenguaje y desarrollarlo hacia una mejora constante.
La principal característica de Python es que posee una sintaxis que facilita la legibilidad del código. Por esta razón, es tan extendido y ventajoso el desarrollo de redes neuronales con Python. Además, es un lenguaje interpretado, multiparadigma, multiplataforma y de tipado fuerte.
Redes neuronales con Python: 8 razones para preferir este lenguaje
Desarrollar redes neuronales con Python les permite a los programadores reducir los tiempos de trabajo, lo que cuál se traduce en una disminución de costes muy importante para las empresas. Esto es posible gracias al sinfín de ventajas que este lenguaje de programación aporta a nivel de desarrollo.
Las 8 principales ventajas para crear redes neuronales en Python son:
- Acceso a la comunidad abierta de desarrolladores más grande del mundo en cuanto a lenguajes de programación se trata (la de Python).
- Gran disponibilidad de recursos online, gratuitos y muy potentes. Tales como:
- Los tutoriales y las herramientas publicadas en w3schools.
- Los materiales escritos por el mismo Guido van Rossum.
- Todos los contenidos publicados en las distintas comunidades bajo la PSF.
- Posibilidad de utilizar múltiples librerías gratuitas de Python que permiten acelerar los procesos de desarrollo. Tales como:
- Librerías para machine learning en TensorFlow de Google.
- Librerías para deep learning como las de PyTorch de Facebook y Keras.
- Facilidad de aprender el lenguaje desde 0 en tiempo récord debido a su gran similitud con el idioma inglés.
- Posibilidad de elegir entre Programación Orientada a Objetos o scripting.
- Usabilidad multiplataforma: Windows, MacOS, Linux, Unix, entre otras. Además, se puede acceder a paquetes como PyInstaller, los cuales permiten para preparar el código para distintas plataformas.
- Altos niveles de flexibilidad. Pues se puede elegir entre Programación Orientada a Objetos o scripting, también se puede usar Python en conjunto otros lenguajes de programación.
- Existencia de gran cantidad de herramientas para la visualización de datos. Estas les permiten a los científicos de datos agilizar los análisis, la detección de errores, aplicación de mejoras, entre otros.
Contexto de las redes neuronales con Python en la actualidad
Las empresas de hoy en día están necesitando, cada vez más, aumentar sus recursos computacionales para poder ser competitivas en un mercado altamente tecnológico.
Por ello, la popularidad de las redes neuronales con Python va en aumento. Pues la agilidad que aporta este lenguaje y la potencia de procesamiento de datos de las RNA hace que ambos elementos en conjunto sean la opción más eficaz y eficiente para las empresas de alto rendimiento.
Además, las RNA y su subcampo, el deep learning, han conseguido resultados impresionantes en áreas como la robótica, los pronósticos comerciales, la visión artificial, el Natural Language Processing (NLP) y el Natural Language Understanding (NLU). Ambos últimos son claves para la generación de chatbots empresariales y asistentes virtuales de última generación.
Por nuestra parte, desde Enzyme Advising Group ayudamos a las empresas con herramientas muy potentes basadas en inteligencia artificial y big data. Esto nos permite diseñar soluciones personalizadas y adaptadas a las necesidades de cada negocio. Logrando, así, obtener resultados comerciales y productivos sin precedentes.
