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Producto de software, que amplía las oportunidades del terminal de cola electrónica a través de la identificación biométrica
Un producto de software que proporciona una supervisión fiable de las horas de trabajo de los empleados mediante la identificación biométrica
Producto de software, que proporciona un control de acceso biométrico al quirófano o a los sistemas de información
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Vigilancia biométrica de las horas de trabajo y herramientas de seguridad adicionales para las instalaciones industriales
Métodos modernos de análisis biométrico para el funcionamiento seguro de las instalaciones deportivas
Soluciones de transporte convenientes y seguras basadas en la identidad digital del pasajero
Soluciones biométricas para un nuevo nivel de seguridad e interacción con los visitantes
Analítica de vídeo biométrica para el marketing dirigido y el control de personal en redes de distribución
Productos biométricos para sistemas de vigilancia y video vigilancia en instituciones educativas
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Redes neuronales y reconocimiento facial

Redes neuronales y reconocimiento facial

Una red neuronal es un intento, con la ayuda de modelos matemáticos, de reproducir el trabajo del cerebro humano para crear máquinas con inteligencia artificial.

Una red neuronal artificial generalmente se prepara con un maestro. Esto significa tener un conjunto de entrenamientos que contienen ejemplos con valores verdaderos: etiquetas, clases y métricas. También, los conjuntos no delimitados se usan para entrenar redes neuronales.

Por ejemplo, si desea crear una red neuronal para evaluar el tono de un texto, el conjunto de datos será una lista de oraciones con las evaluaciones emocionales correspondientes a cada una. El tono del texto está determinado por signos (palabras, frases o estructura de la oración) que dan un color negativo o positivo. El peso de los rasgos en la evaluación final del tono del texto (positivo, negativo o neutral) depende de la función matemática que se calcula durante el entrenamiento de la red neuronal.

Tabla de Contenido

Qué son las redes neuronales
Función de las redes neuronales
Redes neuronales artificiales
Ejemplos de redes neuronales
Cómo Funcionan Las Redes Neuronales Artificiales
Redes neuronales convolucionales
Redes neuronales en reconocimiento facial
Software de redes neuronales
El futuro de las redes neuronales
Los problemas de las redes neuronales
Red neuronal: FAQ

Qué son las redes neuronales

En los últimos años, hemos visto una explosión del interés sobre las redes neuronales, que se aplican con éxito en una variedad de campos: negocios, medicina, ingeniería, geología o física. Las redes neuronales han entrado en práctica en cualquier ámbito donde sea necesario resolver problemas de predicción, clasificación o gestión. Un éxito tan impresionante está determinado por varias razones:

Amplias oportunidades. Las redes neuronales son una técnica de modelado excepcionalmente poderosa que permite la reproducción de adiciones extremadamente complejas. En particular, estas redes no son lineales en su naturaleza. Durante muchos años, el modelado lineal ha sido el método principal en la mayoría de los campos, ya que los procedimientos de optimización están bien diseñados para ello.

Fáciles de usar. Las redes neuronales aprenden con ejemplos, por lo que el usuario de la red neuronal recoge datos representativos y luego ejecuta un algoritmo de aprendizaje que detecta automáticamente la estructura de datos.

Función de las redes neuronales

Las redes neuronales biológicas humanas se parecen a un conjunto de conexiones con las que analizamos y tomamos decisiones. Las redes neuronales como tecnología, a su vez, son capaces de resolver exactamente las mismas tareas que el resto de los algoritmos de aprendizaje automático, con la diferencia de que la red neuronal puede «aprender» de la experiencia previa.

Incluso en la estructura, la red neuronal imita el sistema nervioso de una persona: se compone de un gran número de elementos individuales, «neuronas», que son responsables de los cálculos. Cada una de estas se refiere a una capa específica de la red, de modo que cuando la red neuronal procesa los datos recibidos, lo hace secuencialmente en todas las capas. Los parámetros de la «neurona» pueden cambiar independientemente, ya que todo depende de la «experiencia» que se obtuvo en operaciones anteriores.

El significado de tales desarrollos fue simular con la mayor precisión posible todo el proceso del sistema nervioso humano. En particular, los desarrolladores están interesados en nuestra capacidad para aprender y no repetir los errores del pasado. Idealmente, la red neuronal debería funcionar según el mismo principio y actuar sobre la base de la experiencia previa, cometiendo cada vez menos errores.

Redes neuronales artificiales

Una red neuronal artificial es un modelo matemático, así como su implementación de software o hardware, construido sobre el principio de organización y funcionamiento de las redes neuronales biológicas, que son redes de células nerviosas de un organismo vivo.

La red neuronal artificial consiste en neuronas artificiales, cada una de las cuales es un modelo simplificado de una neurona biológica. Todo lo que hace una neurona artificial es tomar señales de muchas entradas, procesarlas de una manera unificada y transmitir el resultado a muchas otras neuronas artificiales, es decir, hace lo mismo que una biológica.

Ejemplos de redes neuronales

El ejemplo más simple son las listas de reproducción de música «inteligentes» (por ejemplo, Spotify selecciona una lista de reproducción única basada en el hecho de lo que se escucha más a menudo) o vídeos en YouTube. Precisamente, sabemos que así es como funcionan las redes neuronales que reciben lo que usted percibe, al igual que millones de personas similares, y predicen lo que le puede gustar.

Cómo Funcionan Las Redes Neuronales Artificiales

En general, la lista de uso es muy amplia, pero aquí recogemos aquellas más útiles y conocidas:

  • Predecir el tiempo. De esto se ocupan, por ejemplo, las aplicaciones del clima: hay un algoritmo especial basado en redes neuronales que predice los cambios meteorológicos con una precisión de minutos;
  • Pasar fotos en blanco y negro a color. En determinadas partes el resultado no es perfecto, pero algunas instantáneas realmente se vuelven más hermosas y brillantes;
  • Entrenar las redes neuronales jugando. Google lanzó el proyecto Quick Draw, que parece ser entretenido, pero al mismo tiempo cada juego entrena la red neuronal y la perfecciona. Consiste en dibujar lo que la red pide mientras ella continuamente da sus opciones.

Redes neuronales convolucionales

La red neuronal convolucional se basa en una operación matemática sorprendentemente poderosa y versátil. Por el momento, esta red y sus modificaciones se consideran los mejores algoritmos de precisión y velocidad en cuanto a encontrar objetos en una determinada escena. Es a partir de 2012 cuando las redes neuronales ocupan los primeros lugares en el famoso concurso internacional de reconocimiento de patrones ImageNet.

Es por eso que es interesante utilizar este tipo de red, ya que está basada en los principios del neocognitrón y a su vez complementada con el aprendizaje del algoritmo de propagación de error inverso.

Redes neuronales en reconocimiento facial

Las redes neuronales sirven en el reconocimiento facial como analizador de la información y generador de un resultado acerca de si el usuario está en la base de datos del software, además de decir si esta persona ha cometido un delito y mostrar todos los datos disponibles acerca de ella. De hecho, el software de reconocimiento facial no podría analizar estos datos si no estuviese en contacto con las redes neuronales.

Software de redes neuronales

El software de redes neuronales está diseñado para entrenar, investigar y aplicar redes artificiales. Generalmente se utiliza para realizar experimentos y simulaciones, hacer modelos predictivos y enseñar a las redes a realizar tareas. Sus posibles aplicaciones incluyen el reconocimiento de patrones, la detección de objetos en imágenes y la minería de datos.

Entre otros proveedores, este tipo de software es desarrollado por Google, Intel y Microsoft. Las soluciones se presentan en forma de bibliotecas de código abierto, conjuntos de herramientas API y marcos sin código. Suelen ofrecer modelos prefabricados para su ajuste, así como la posibilidad de crear algoritmos desde cero.

El futuro de las redes neuronales

¿Por qué se han vuelto tan populares hoy en día y qué les depara el futuro? Pues porque con el tiempo se permitirá el desarrollo de redes neuronales incluso para pequeñas empresas, aunque lo más importante es que han aparecido redes neuronales listas y preentrenadas que reconocen imágenes y sobre las cuales puede hacer sus propias aplicaciones sin participar en la preparación a largo plazo de la red neuronal. De hecho, al crear una red neuronal para trabajar con fotos, luego se podrá usar este mismo algoritmo en otros proyectos similares.

Hoy en día, todos estos servicios se crean más bien no para resolver los problemas globales a los que se dirigen las redes neuronales, sino para demostrar las capacidades que tienen. Muchos resultados de investigaciones innovadoras aún no son muy aplicables en los negocios, por lo que en la práctica, a menudo es más inteligente usar otras técnicas de aprendizaje automático, como varios algoritmos basados en árboles de decisión. Si es así, la humanidad sigue siendo el principal enemigo de sí misma.

Los problemas de las redes neuronales

Se necesita una red neuronal para resolver básicamente dos tipos de tareas: predecir algunos eventos y reconocer objetos. El problema es que hay un concepto en esta área conocido como el «ataque adverso»: la red neuronal puede ser engañada fácilmente y obligada a dar una respuesta falsa, un método que utilizan los científicos para probar la resistencia de la red neuronal a soluciones no estándar. El problema con los ataques a los algoritmos de la red neuronal puede llevar a un cambio en la decisión de la red neuronal: basta con girar un poco la muestra y la red neuronal percibirá los datos incorrectamente.

Principalmente, las redes neuronales sirven solamente para recolectar y analizar información, como los datos biométricos de una huella dactilar, por lo que a veces pueden ser engañadas por huellas falsas u otras tácticas de los delincuentes.

Red neuronal: FAQ

Las redes neuronales constituyen un tema bastante amplio y hay muchas preguntas frecuentes que respondemos a continuación.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es una secuencia de neuronas conectadas entre sí por sinapsis. La estructura de la red neuronal llegó al mundo de la programación directamente desde la biología y, gracias a ella, la máquina adquiere la capacidad de analizar e incluso recordar información diferente. Las redes neuronales también, de hecho son capaces no solo de analizar la información entrante, sino también de reproducirla desde su memoria.

¿Cómo funciona una red neuronal?

Las redes neuronales son modelos basados en el aprendizaje automático, es decir, adquieren las propiedades necesarias en el proceso de aprendizaje, el cual consiste en ajustar iterativamente los pesos de la red bajo una regla conocida como el algoritmo de aprendizaje.

¿Qué son las redes neuronales y para qué sirven?

Una red neuronal es una estructura que consiste en neuronas artificiales conectadas de cierta manera entre sí y con el entorno externo por medio de conexiones, cada una de las cuales tiene un cierto coeficiente por el cual se multiplica el valor que ingresa a través de ella.

¿Dónde se usan las redes neuronales?

Se usan en múltiples lugares para el análisis de datos y para poder dar una respuesta elaborada con la información que necesita el usuario.

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