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5. März 2020
5. März 2020 Njla772

Las redes neuronales son un modelo que pretende imitar las redes neuronales de los organismos vivos. Son de particular interés en el área de la minería de datos ya que ofrecen un modelo significativo para problemas complejos y grandes, donde pueden existir cientos de variables predictivas que interactúan entre sí.

Se conoce también como ANN por su traducción al inglés, Artificial Neural Networks.

¿Cómo funcionan la red neuronal?

En la actualidad, las redes neuronales artificiales son mucho más simples que las orgánicas. Se componen de una capa de entrada, una capa de salida y una capa oculta, donde se encuentran cientos de nodos virtuales. Su funcionamiento se basa en las diferentes conexiones que lleva a cabo un Algorithmus, el cual intentará obtener un resultado fiable.

En primer lugar, el aprendizaje se lleva a cabo con cada experiencia de entrada. En estas, el Algorithmus realizará modificaciones en las conexiones internas hasta que encuentre cómo lograr una salida deseada en un nivel de precisión específico. Una vez que el Algorithmus haya aprendido, es posible ingresar más entradas y la red neuronal artificial ofrecerá una predicción.

Una red neuronal artificial es un sistema inteligente capaz, no solo de aprender, si no también de generalizar.

¿Cuál es la relación entre redes neuronales y el business intelligence?

Dentro del ámbito empresarial, las ANN permiten realizar análisis sobre comportamientos futuros tanto de consumidores como de la empresa en particular. Tal y como afirma Rolando Gonzales López (PhD en Management Sciences),

Las redes neuronales artificiales son una herramienta de Inteligencia de Negocios y minería de datos con una gran utilidad para hacer predicciones efectivas.

 

 

¿Cómo se utilizan las redes neuronales?

Las redes neuronales pueden utilizarse en todas las industrias, desde ingeniería a medicina pasando por finanzas. Además, en el área de marketing, las redes neuronales están aportando un gran valor ya que es una herramienta que permite realizar lo siguiente:

  1. Llevar a cabo predicciones sobre el comportamiento futuro de los compradores
  2. Automatizar actividades simples del marketing
  3. Comprender segmentos de compradores
  4. Realizar un pronóstico de ventas
  5. Creación de contenido

 

Su rendimiento destaca especialmente en el análisis de grandes conjuntos de datos, o Große Daten Analytics y en consecuencia, el análisis predictivo.

Así, se puede utilizar para mejorar la toma de decisiones empresarial, aumentando las ventas y los ingresos y reduciendo los costes de producción.

 

Redes neuronales y el cine

Un caso de uso cada vez más frecuente es la aplicación en la predicción de ventas de taquilla o las valoraciones que recibirán las peliculas en IMDB o Filmaffinity. Se basa en varibales como tematica, género, actores o la productora.

Netflix utiliza todos los recursos disponibles de automatisiertes Lernen (ML) para optimizar el rendimiento de su plataforma. Eso incluye, por supuesto, la minería de datos y en ella, las ANN. Se aplican en la personalización de las recomendaciones de series y peliculas en si, sino también de las imagenes en miniatura que se muestran de cada contenido.

Y un poco de Ciencia Ficción, con la pelicula MindGamers de 2016, en cuya trama varios bio-ingenieros crean un red neural sin cables, para transferirse habilidades entre los cerebros humanos.

 

 

El algoritmo de red neuronal de Microsoft

Cómo herramienta, podemos destacar a Microsoft SQL Server Analysis Services:

Su Asistente de SQL Server facilita la creación de estructuras y modelos de minería, utilizando fuentes de datos relacionales o datos multidimensionales en cubos.

En el asistente, se pueden elegir los datos a utilizar para luego aplicar técnicas específicas de minería de datos, como agrupación, redes neuronales o modelado de series temporales.

Microsoft Neural Network Viewer muestra modelos de minería de datos creados con el Algorithmus de red neuronal de Microsoft. Este Algorithmus crea modelos de clasificación y regresión que pueden analizar múltiples entradas y salidas, y es muy útil para análisis y exploración abiertos.

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