¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales buscan emular el cerebro humano, combinando la ciencia de la computación y la estadística para resolver problemas comunes en el campo de la inteligencia artificial.
Las redes neuronales, también conocidas como redes neuronales artificiales (ANNs) o redes neuronales simuladas (SNNs), son un subconjunto del aprendizaje automático y están en el corazón de los algoritmos de aprendizaje profundo. Su nombre y estructura están inspirados en el cerebro humano, imitando la forma en que las neuronas biológicas se comunican entre sí.
Las redes neuronales artificiales (ANNs) se componen de capas de nodos, que contienen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo, o neurona artificial, se conecta a otro y tiene un peso y umbral asociados. Si la salida de cualquier nodo individual está por encima del valor umbral especificado, ese nodo se activa, enviando datos a la siguiente capa de la red. De lo contrario, no se pasa ningún dato a la siguiente capa de la red.
Las redes neuronales dependen de los datos de entrenamiento para aprender y mejorar su precisión con el tiempo. Sin embargo, una vez que estos algoritmos de aprendizaje se ajustan para obtener precisión, se convierten en herramientas poderosas en la ciencia de la computación y la inteligencia artificial, permitiéndonos clasificar y agrupar datos a una alta velocidad. Las tareas de reconocimiento de voz o de imágenes pueden llevar minutos en comparación con las horas que tardarían los expertos humanos en identificar manualmente. Una de las redes neuronales más conocidas es el algoritmo de búsqueda de Google.
Comprendiendo las Redes Neuronales
En el mundo de las finanzas, las redes neuronales asisten en el desarrollo de procesos como la predicción de series de tiempo, el trading algorítmico, la clasificación de valores, la modelación del riesgo crediticio, y la construcción de indicadores propietarios y derivados de precios.
Una red neuronal funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro humano. Un «neurona» en una red neuronal es una función matemática que recolecta y clasifica información según una arquitectura específica. La red se asemeja mucho a métodos estadísticos como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.
Una red neuronal contiene capas de nodos interconectados. Cada nodo es conocido como perceptrón y es similar a una regresión lineal múltiple. El perceptrón alimenta la señal producida por una regresión lineal múltiple en una función de activación que puede ser no lineal.
Historia de las Redes Neuronales
Aunque el concepto de máquinas integradas que puedan pensar ha existido durante siglos, los mayores avances en las redes neuronales se han producido en los últimos 100 años. En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts de la Universidad de Illinois y de la Universidad de Chicago publicaron «Un Cálculo Lógico de las Ideas Inmanentes en la Actividad Nerviosa». La investigación analizó cómo el cerebro podría producir patrones complejos y podría simplificarse a una estructura lógica binaria con sólo conexiones verdaderas/falsas.
Frank Rosenblatt del Laboratorio Aeronáutico de Cornell fue acreditado con el desarrollo del perceptrón en 1958. Su investigación introdujo pesos al trabajo de McCulloch y Pitt, y Rosenblatt aprovechó su trabajo para demostrar cómo un ordenador podría utilizar redes neuronales para detectar imágenes y hacer inferencias.
Después de un periodo de sequía de investigación (en gran parte debido a un periodo de sequía de financiación) durante los años 70, Jon Hopfield presentó la Hopfield Net, un artículo sobre redes neuronales recurrentes en 1982. Además, el concepto de retropropagación resurgió, y muchos investigadores comenzaron a entender su potencial para las redes neuronales. Paul Werbos es a menudo acreditado con la contribución principal durante este tiempo en su tesis doctoral.
Más recientemente, se están generando proyectos de redes neuronales más específicos para fines directos. Por ejemplo, Deep Blue, desarrollado por IBM, conquistó el mundo del ajedrez al llevar la capacidad de los ordenadores para manejar cálculos complejos al límite. Aunque se conoce públicamente por vencer al campeón mundial de ajedrez, estas máquinas también se utilizan para descubrir nuevos medicamentos, identificar el análisis de tendencias del mercado financiero y realizar cálculos científicos masivos.
Perceptrón Multicapa
En un perceptrón multicapa (MLP), los perceptrones se organizan en capas interconectadas. La capa de entrada recoge patrones de entrada. La capa de salida tiene clasificaciones o señales de salida a las que los patrones de entrada pueden corresponder. Por ejemplo, los patrones pueden consistir en una lista de cantidades para indicadores técnicos sobre una seguridad; las salidas potenciales podrían ser «comprar», «mantener» o «vender».
Las capas ocultas ajustan las ponderaciones de entrada hasta que el margen de error de la red neuronal es mínimo. Se hipotetiza que las capas ocultas extrapolan características relevantes en los datos de entrada que tienen poder predictivo con respecto a las salidas. Esto describe la extracción de características, que logra una utilidad similar a las técnicas estadísticas como el análisis de componentes principales.
Tipos de Redes Neuronales
Redes Neuronales Feed-Forward
Las redes neuronales feed-forward son uno de los tipos más simples de redes neuronales. Transmiten información en una dirección a través de nodos de entrada; esta información continúa siendo procesada en esta dirección única hasta que llega al nodo de salida. Las redes neuronales feed-forward pueden tener capas ocultas para su funcionalidad, y este tipo se utiliza con mayor frecuencia para tecnologías de reconocimiento facial.
Redes Neuronales Recurrentes
Las redes neuronales recurrentes son un tipo más complejo de red neuronal que toman la salida de un nodo de procesamiento y transmiten la información de vuelta a la red. Esto resulta en un «aprendizaje» teórico y mejora de la red. Cada nodo almacena procesos históricos, y estos procesos históricos se reutilizan en el futuro durante el procesamiento.
Esto se vuelve especialmente crítico para las redes en las que la predicción es incorrecta; el sistema intentará aprender por qué ocurrió el resultado correcto y ajustar en consecuencia. Este tipo de red neuronal se utiliza a menudo en aplicaciones de texto a voz.
Redes Neuronales Convolucionales
Las redes neuronales convolucionales, también llamadas ConvNets o CNNs, tienen varias capas en las que los datos se clasifican en categorías. Estas redes tienen una capa de entrada, una capa de salida y una multitud oculta de capas convolucionales en el medio. Las capas crean mapas de características que registran áreas de una imagen que se descomponen aún más hasta que generan salidas valiosas. Estas capas se pueden agrupar o conectar completamente, y estas redes son especialmente beneficiosas para aplicaciones de reconocimiento de imágenes.
Redes Neuronales Deconvolucionales
Las redes neuronales deconvolucionales simplemente trabajan al revés de las redes neuronales convolucionales. La aplicación de la red es detectar elementos que podrían haber sido reconocidos como importantes bajo una red neuronal convolucional. Esos elementos probablemente habrían sido descartados durante el proceso de ejecución de la red neuronal convolucional. Este tipo de red neuronal también se utiliza ampliamente para el análisis o procesamiento de imágenes.
Redes Neuronales Modulares
Las redes neuronales modulares contienen varias redes que trabajan de forma independiente entre sí. Estas redes no interactúan entre sí durante un proceso de análisis. En cambio, estos procesos se realizan para permitir que se realicen procesos de cómputo complejos y elaborados de manera más eficiente. Similar a otras industrias modulares como bienes raíces modulares, el objetivo de la independencia de la red es que cada módulo sea responsable de una parte específica de una imagen general más grande.
Uso de las Redes Neuronales
Las redes neuronales tienen amplias aplicaciones, desde operaciones financieras, planificación empresarial, comercio, análisis empresarial y mantenimiento de productos. Además, las redes neuronales se han adoptado ampliamente en aplicaciones empresariales como soluciones de previsión y análisis de mercado, detección de fraudes y evaluación de riesgos.
Una red neuronal evalúa datos de precios y descubre oportunidades para tomar decisiones comerciales basadas en el análisis de datos. Las redes pueden distinguir sutiles interdependencias no lineales y patrones que otros métodos de análisis técnico no pueden detectar. Según la investigación, la precisión de las redes neuronales en la predicción de precios de acciones varía. Algunos modelos predicen correctamente los precios de las acciones entre un 50 y un 60% del tiempo, mientras que otros son precisos en el 70% de todas las instancias. Algunos han sugerido que un 10% de mejora en la eficiencia es todo lo que un inversor puede pedir a una red neuronal.
Específicamente en finanzas, las redes neuronales pueden procesar cientos de miles de bits de datos de transacciones. Esto se puede traducir en una mejor comprensión del volumen de negociación, el rango de negociación, la correlación entre activos o la fijación de expectativas de volatilidad para ciertas inversiones. Como un humano no podría procesar eficientemente años de datos (a veces recopilados en intervalos de segundos), las redes neuronales pueden ser diseñadas para detectar tendencias, analizar resultados y predecir futuros movimientos del valor de las clases de activos.
Ventajas y desventajas de las Redes Neuronales
Ventajas de las Redes Neuronales
Las redes neuronales son capaces de trabajar continuamente y son más eficientes que los humanos o modelos analíticos más simples. Además, pueden ser programadas para aprender de salidas previas para determinar resultados futuros basados en la similitud con entradas previas.
Las redes neuronales que utilizan la nube o servicios en línea también tienen la ventaja de la mitigación de riesgos en comparación con los sistemas que dependen de hardware local. Además, las redes neuronales a menudo pueden realizar varias tareas simultáneamente (o al menos distribuir tareas para que las realicen las redes modulares al mismo tiempo).
Por último, las redes neuronales se están expandiendo continuamente a nuevas aplicaciones. Mientras que las redes neuronales teóricas tempranas eran muy limitadas en su aplicabilidad a diferentes campos, las redes neuronales de hoy en día se utilizan en medicina, ciencia, finanzas, agricultura o seguridad.
Desventajas de las Redes Neuronales
Aunque las redes neuronales pueden depender de plataformas en línea, aún se requiere un componente de hardware para crear la red neuronal. Esto crea un riesgo físico de la red que depende de sistemas complejos, requisitos de configuración y mantenimiento físico potencial.
Aunque la complejidad de las redes neuronales es una fortaleza, esto puede significar que se tarda meses (si no más) en desarrollar un algoritmo específico para una tarea específica. Además, puede ser difícil detectar errores o deficiencias en el proceso, especialmente si los resultados son estimaciones o rangos teóricos.
Las redes neuronales también pueden ser difíciles de auditar. Algunos procesos de redes neuronales pueden parecer «como una caja negra», donde se ingresa la entrada, las redes realizan procesos complicados y se informa la salida. También puede ser difícil para las personas analizar las debilidades dentro del cálculo o proceso de aprendizaje de la red si la red carece de transparencia general sobre cómo aprende un modelo sobre actividad previa.
