¿Qué son las redes neuronales y cómo se aplican?

Es probable que si alguien nos pide imaginar un robot con inteligencia artificial, nos imaginemos un robot humanoide de los que protagonizan una película futurista de ciencia ficción. Y es efectivamente una realidad que los programas de inteligencia artificial están inspirados en la más compleja y perfecta maquinaria que existe en la naturaleza: la fisiología humana. Las redes neuronales son un gran ejemplo de esta aspiración, pero ¿hasta dónde puede llegar esta imitación de nuestra propia naturaleza?

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son sistemas computacionales —inspirados en las neuronas que constituyen el cerebro de los animales— y que dotan a los ordenadores de inteligencia artificial. Están formadas por unidades básicas llamadas neuronas que se conectan entre sí formando la red neuronal. El objetivo de estos algoritmos es entender datos del mundo real (imágenes, texto, voz, etc.), procesarlos y clasificarlos o etiquetarlos.

Como en el cerebro humano, una de las características más importantes de las redes neuronales es su poder de “aprendizaje”. Dependiendo del tipo de aprendizaje, estos algoritmos se clasifican en tres grandes grupos: supervisado, no-supervisado y reforzado.

En el aprendizaje supervisado, se “etiquetan” los datos de entrada para ayudar a los algoritmos a valorar correctamente los datos y asignar un valor de salida. Es un método de aprendizaje muy utilizado para clasificaciones y regresiones.
El aprendizaje no supervisado se basa en no etiquetar ningún dato de entrada y dejar que el algoritmo encuentre variantes de patrones y correlaciones. Se utiliza cuando justamente queremos descubrir qué hay detrás de los datos que no vemos, por ejemplo para perfilado o “clustering” de clientes.
El aprendizaje reforzado se basa en el ensayo y error. Un ejemplo —para explicarlo de una forma sencilla— sería un videojuego. Recordando el famoso juego de la serpiente para móviles, la serpiente tiene unos movimientos limitados que puede hacer (arriba, abajo, izquierda y derecha). Para que aprenda, cada vez que choca con una pared o con ella misma se le penaliza, y cada vez que come se le premia. Al principio la serpiente se moverá de forma totalmente aleatoria chocando con ella misma o con la pared muy frecuentemente, después de haber jugado millones de partidas se puede ver como la serpiente ha aprendido a jugar y tarda un tiempo muy largo en equivocarse..

Esto ya nos indica que, si bien las aplicaciones de las redes neuronales parecen muy generosas, están sujetas a un entrenamiento intenso para que se puedan aplicar correctamente a la empresa. Es decir, se necesita partir de un conjunto de datos de entrenamiento suficientemente representativo.

Por ejemplo, si queremos resolver un problema de clasificación de textos por estados de ánimo, primero tendremos que alimentar a la red neuronal de un conjunto de datos con texto previamente clasificado. Cuanto más compleja sea la red neuronal (mayor número de neuronas) mayor será la cantidad de datos de entrenamiento necesaria para entrenarla.

Aunque hayamos esclarecido un poco en qué consisten las redes neuronales, aún puede parecer difícil entender cómo se aplican en nuestro día a día. Sin embargo, hace tiempo que disfrutamos con toda naturalidad de productos y servicios basados en estos sistemas.

Casos de éxito más conocidos

Dynamic pricing Amazon

Amazon es el líder indiscutible del comercio electrónico. Es conocido por todos que utiliza precios dinámicos. Según un estudio, Amazon varía los precios más de 2.5 millones de veces al día. El reto de esta red neuronal es que los precios en la era digital deben fijarse en tiempo real basándose en la oferta y la demanda de un determinado producto durante un limitado periodo de tiempo. Compañías como Walmart o Uber utilizan estos algoritmos para ofrecer precios más competitivos a sus clientes.

Identificar riesgos en banca

HSBC es una de los bancos que utiliza redes neuronales para transformar la forma de procesar los préstamos e hipotecas. Esta compañía usa este tipo de algoritmos de inteligencia artificial para analizar el comportamiento de antiguos clientes y así poder dar una estimación del riesgo para un cliente nuevo a la hora de adquirir una hipoteca o préstamo.

Personalizar las estrategias de marketing

En los últimos años son varias las compañías que utilizan inteligencia artificial para mejorar sus estrategias de marketing. Las redes neuronales son algoritmos que pueden procesar gran cantidad de datos como: perfiles de compradores, patrones de compra u otros tipos de datos específicos para cada empresa. Este tipo de características hacen que sean los algoritmos perfectos para analizar el mercado y proponer una estrategia de marketing personalizada por cliente. Sephora o Starbucks son dos de las compañías que utilizan este tipo de inteligencia artificial para incrementar sus beneficios.

En conclusión, podemos decir que las redes neuronales son algoritmos que pueden llegar a resolver problemas muy complejos de una forma muy precisa. De lo que no nos podemos olvidar es que este tipo de algoritmo necesita una gran cantidad de datos de entrenamiento y un esfuerzo computacional considerable a la hora de entrenarlo. Los principales retos de las empresas a la hora de realizar estos algoritmos es disponer de la cantidad y calidad de datos necesarios para construir una red neuronal. Ya hace años que se destaca la importancia de utilizar los datos como un activo, y la mayoría de empresas tiene una base de datos suficientemente amueblada para sacarle partido.

En cualquier caso, no hay duda en la comunidad científica que la inteligencia artificial está abriendo puertas a la resolución de problemas que antes no hubiéramos ni soñado con resolver. Si quieres sacarle el máximo partido a las redes neuronales en tu empresa ponte en contacto con nosotros.

¿Qué son las redes neuronales y cómo se aplican?