El aprendizaje profundo se utiliza en tecnología avanzada hoy en día, como automóviles autónomos, reconocimiento visual y detección de fraudes. El aprendizaje profundo es un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales. Hay muchos tipos diferentes de redes neuronales, y una de ellas es la red neuronal recurrente que se utiliza para aplicaciones de búsqueda por voz.
En una red neuronal recurrente, el importancia de los LSTM o las redes de memoria a corto y largo plazo deben ser enfatizadas porque funciona como su extensión. Los LSTM permiten que la red neuronal recurrente recuerde las entradas durante un período prolongado y las almacene como información en su memoria como lo hace una computadora.
Hay muchas cosas interesantes sobre las redes neuronales que los programadores deben saber. Si desea saber cuáles son las diferentes aplicaciones de las redes neuronales en la vida real, siga leyendo a continuación.
¿Qué es una red neuronal?
Las redes neuronales artificiales en realidad están inspiradas y modeladas por el cerebro humano real. El cerebro humano tiene diferentes unidades pequeñas llamadas neuronas, que están conectadas a una extensa red colectiva. Cada unidad es relativamente simple, pero toda la red puede resolver tareas aún más complicadas cuando cada neurona funciona en conjunto.
Por otro lado, las computadoras también están compuestas por redes que están formadas por unidades más pequeñas, al igual que las capas en un cerebro humano físico. Una red neuronal es un término general que se utiliza para describir una clase de redes artificiales que imitan una o más funciones naturales del cerebro humano, como el lenguaje, el juicio, la memoria, la planificación y el pensamiento. Una red neuronal artificial puede considerarse un poderoso supercomputadora que opera controlando entradas (o información) y produciendo salidas (o resultados) en respuesta.
En esencia, se puede pensar en una unidad de control que toma información y la procesa para generar una respuesta programada. Esta función es lo que hace que las redes neuronales artificiales sean una herramienta tan fascinante.
Tomemos el ejemplo de un software de reconocimiento de voz que reconoce un discurso en particular. La voz se envía a la primera capa de entrada (base de datos de reconocimiento de voz calculada), donde se analiza. La segunda entrada (o texto) luego se agrega a la segunda capa oculta, y así sucesivamente hasta obtener la salida deseada.
La belleza de este sistema es que cada voz se puede extraer por separado, sin preocuparse por la relación entre ellas. La capa de salida solo necesita alimentarse con los datos de voz sin procesar para ayudar al funcionamiento de la red neuronal artificial. Una vez que se obtiene la salida deseada, se pasa a la tercera capa de entrada, que analiza la voz más a fondo.
¿Dónde se aplican las redes neuronales?
Hoy en día, las redes neuronales están revolucionando la vida diaria y los negocios, ofreciendo nuevos niveles asombrosos de inteligencia artificial (IA) a las industrias de todo el mundo. Estas redes se están desarrollando por varias razones. Esto incluye mejorar la eficiencia del aprendizaje automático y la capacidad de la tecnología para resolver los desafíos y actividades humanos del día a día.
Las redes neuronales se desarrollan para que una computadora o sistema pueda funcionar como un cerebro humano. Una vez que la red neuronal se entrena en función de las entradas dadas, puede beneficiarse de los resultados deseados. A continuación, se muestran algunas aplicaciones de las redes neuronales en la vida real que debe conocer:
1. Reconocimiento de voz y voz
Actualmente, el reconocimiento de voz se puede encontrar en muchas aplicaciones. El reconocimiento de voz y voz se puede encontrar en domótica, informática manos libres, videojuegosy asistencia virtual. Solo piensa en Siri y Alexa. Estos asistentes virtuales son posibles gracias a las redes neuronales avanzadas. Plataformas como Google y YouTube también agrega una opción de búsqueda por voz para ayudar a los usuarios.
2. Prevención del fraude
En finanzas, las redes neuronales se utilizan para determinar transacciones fraudulentas. Algunas redes neuronales crean sistemas en los que estudian transacciones de cuentas pasadas y la frecuencia de las transacciones para determinar si es fraudulenta o no. Las redes neuronales también determinan las transacciones fraudulentas a través del tamaño de la transacción y el tipo de minorista involucrado en la transacción.
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3. comercio electrónico
La aplicación de red neuronal en esta industria se enfoca más en personalizar la experiencia del usuario de un visitante del sitio. Las grandes plataformas de comercio electrónico utilizan inteligencia artificial para mostrar productos relacionados y recomendados que una persona podría estar interesada en comprar. También compila recomendaciones de productos basadas en el comportamiento del consumidor y compras pasadas.
4. La seguridad cibernética
Las redes neuronales también se utilizan ampliamente para proteger las computadoras de los virus. Las redes neuronales protegen una computadora de los ataques cibernéticos al determinar si un dispositivo USB es defectuoso o si contiene virus o malware. También se utiliza para aprovechar las vulnerabilidades de día cero.
5. Clasificación y categorización de textos
La clasificación de texto se utiliza principalmente en búsquedas web, filtrado de información e identificación de idiomas. La clasificación y categorización de texto también se puede utilizar para organizar el contenido del sitio web y los documentos en su sistema. Por ejemplo, puede organizar el contenido por temas o administrarlos en función de la prioridad o la urgencia.
6. Predicción del mercado de valores
Muchos factores afectan el desempeño del mercado de valores. Una red neuronal puede examinar diferentes factores y predecir precios para ayudar a un comerciante a decidir su próximo movimiento. El desarrollo de estas aplicaciones se encuentra todavía en la fase inicial, ya que la red debe estudiar un gran volumen de datos históricos y de mercado para realizar una predicción sensata y precisa.
7. Márketing
Las redes neuronales también se utilizan en el marketing de destino. Cuando un especialista en marketing intenta definir o identificar un mercado objetivo, los métodos de segmentación del mercado se utilizan para dividir a los clientes potenciales en distintos grupos según criterios como el comportamiento del consumidor, la edad, la ubicación y otros datos demográficos. Estas redes neuronales se pueden programar para interactuar con diferentes segmentos de una manera apropiada y más personalizada.
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Resumen
Las redes neuronales son herramientas valiosas para industrias, empresas e individuos. Para los especialistas en marketing, puede ayudarlos a personalizar estrategias y fomentar la repetición de compras de clientes anteriores. También puede ayudar a los operadores de bolsa a decidir su próximo movimiento. Los bancos han estado utilizando redes neuronales para la detección de fraudes y la ciberseguridad.
Es posible que no sepa que ya está usando un sistema que usa redes neuronales. Se puede encontrar en aplicaciones de reconocimiento de voz y voz en su teléfono o sistema de control doméstico. Cuando compra en línea, las redes neuronales le brindan recomendaciones de productos basadas en sus compras o comportamiento recientes.
Si se pregunta por qué su feed de Facebook se llena repentinamente de anuncios sobre productos para el cuidado de la piel después de comprar un humectante en una tienda en línea, entonces acaba de presenciar el funcionamiento de las redes neuronales.