Conceptos básicos de las redes neuronales Feedforward: lo que necesita saber

Las redes neuronales feedforward (FNN) son una tecnología fundamental en el análisis de datos y el aprendizaje automático (ML). Esta guía tiene como objetivo explicar las FNN, cómo funcionan, dónde se utilizan y sus ventajas y desventajas.

Tabla de contenido

• ¿Qué es una FNN?
• Cómo funcionan las FNN
• FNN frente a otras redes neuronales
• Aplicaciones de FNN
• Ventajas
• Desventajas

¿Qué es una red neuronal feedforward?

Las redes neuronales feedforward son uno de los tipos más simples de redes neuronales, capaces de aprender patrones no lineales y modelar relaciones complejas. En aprendizaje automático, una FNN es un modelo de aprendizaje profundo en el campo de la inteligencia artificial (IA). A diferencia de lo que sucede en redes neuronales más complejas como las redes neuronales recurrentes (RNN), los datos en una FNN se mueven en una dirección a través de la red, desde la capa de entrada a través de las capas ocultas hasta la capa de salida. A pesar de su relativa simplicidad, las FNN pueden aprender patrones no lineales y modelar relaciones complejas utilizando múltiples capas ocultas. Por estos motivos, los FNN son útiles para una amplia gama de tareas, incluido el reconocimiento de voz y algunos aspectos del reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el diagnóstico médico.

Cómo funcionan las FNN

En un nivel alto, una FNN funciona pasando datos a través de varias capas de procesamiento de nodos, que son unidades computacionales que realizan cálculos específicos en la entrada. El proceso comienza cuando los datos sin procesar se introducen en la capa de entrada. A continuación, los datos se mueven a través de una serie de capas ocultas, y cada capa extrae patrones de los datos y los pasa a la siguiente capa. Al final del proceso de procesamiento, la capa de salida produce un resultado final. Una FNN puede verse como una serie de transformaciones en los datos, en las que cada capa refina aún más la entrada hasta que se genera la salida deseada.

La arquitectura de una FNN consta de la capa de entrada, una o más capas ocultas y la capa de salida. Los nodos de cada capa se conectan a los nodos de la siguiente capa mediante conexiones ponderadas. Un peso es un multiplicador que determina el efecto que tiene la salida de un nodo determinado en la siguiente capa. Durante el proceso de entrenamiento, el objetivo es minimizar la diferencia (el error) entre las predicciones de FNN y los valores reales ajustando estos pesos. En este proceso, llamadoretropropagación, el error se utiliza para calcular cuánto debe cambiar cada peso para mejorar el rendimiento del modelo, y un algoritmo de optimización realiza los ajustes correspondientes. Al repetir el proceso de retropropagación, el FNN mejora a la hora de hacer predicciones.

FNN en comparación con otros tipos de redes neuronales

Comprender las FNN en comparación con otros tipos de redes neuronales es útil para comprender cuándo y cómo utilizar una FNN. A continuación se muestra cómo se comparan las FNN con las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).

FNN frente a CNN

Una FNN es unidireccional; es decir, procesa datos en una dirección, desde la entrada hasta la salida, sin considerar ninguna relación espacial en los datos. Por el contrario, una CNN puede manejar datos donde las relaciones espaciales son importantes, como tareas de reconocimiento de imágenes y videos. Imagínate mirar una foto a través de diferentes filtros para enfatizar u ocultar ciertos detalles. Una CNN es como un conjunto de filtros especializados, en los que cada filtro escanea una imagen para detectar características específicas, como formas, texturas y bordes.

FNN frente a RNN

Mientras que los FNN simplemente procesan datos desde la entrada hasta la salida, los RNN pueden capturar información de entradas anteriores utilizando un estado oculto. Básicamente, esto significa que, a diferencia de las FNN, las RNN tienen memoria, lo que les permite modelar dependencias y dinámicas temporales. Esto hace que los RNN sean útiles para tareas en las que el orden de entrada es importante, como el modelado de series temporales o el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Aplicaciones de FNN

Con su capacidad para aprender y modelar muchos tipos diferentes de relaciones complejas, las FNN tienen diversas aplicaciones, desde realizar detección de spam en correos electrónicos hasta predecir la pérdida de clientes. A continuación se muestran algunos ejemplos de FNN en el mundo real.

Detección de spam de correo electrónico

Las FNN desempeñan un papel clave en los sistemas de filtrado de correo electrónico. Al analizar características como líneas de asunto, información del remitente y contenido del cuerpo, los FNN se pueden utilizar para determinar si un correo electrónico es spam o no, lo que mejora enormemente la experiencia del usuario y la seguridad del correo electrónico.

Predecir los precios de las acciones

Los analistas y comerciantes financieros utilizan FNN para pronosticar los precios de las acciones y los movimientos del mercado financiero. Al aprender de los datos históricos del mercado y varios indicadores financieros, las FNN sirven como una ayuda útil para tomar decisiones de inversión informadas y gestionar el riesgo.

Convertir voz a texto

Las aplicaciones de asistente virtual como Siri de Apple y el Asistente de Google utilizan FNN junto con otros modelos para procesar y transcribir el habla humana. Al analizar patrones de voz y señales de audio, las FNN pueden convertir audio en texto escrito, sirviendo como base para aplicaciones activadas por voz.

Previsión del mantenimiento y fallos de los equipos.

Las FNN pueden pronosticar el mantenimiento y las fallas de los equipos. Utilizando factores como la salida de los sensores del equipo y los datos históricos de mantenimiento, los FNN pueden pronosticar averías importantes, minimizando los costos de mantenimiento y el tiempo de inactividad del equipo.

Predecir la pérdida de clientes

Las empresas a menudo quieren comprender la probabilidad de que los clientes dejen de utilizar un servicio o producto, lo que se conoce como abandono de clientes. Al analizar el historial de transacciones de los clientes y los patrones de interacción, las FNN pueden determinar si un cliente corre el riesgo de irse, lo que permite a las empresas tomar medidas de retención proactivas, como ofertas personalizadas.

Ventajas de las FNN

Las FNN ofrecen varios beneficios clave, lo que las convierte en una herramienta valiosa en el conjunto de herramientas de aprendizaje automático. Estas ventajas incluyen un diseño de arquitectura flexible y una capacitación eficiente, entre otras.

Sencillo de diseñar e implementar

Debido a que los datos en una FNN fluyen en una dirección, desde la entrada a la salida, las FNN son fáciles de diseñar e implementar en comparación con la mayoría de las redes neuronales. Esta simplicidad convierte a las FNN en una gran herramienta para los nuevos profesionales del aprendizaje automático, ya que permite capacidades como la clasificación de imágenes en situaciones en las que es posible que no sean necesarios modelos más avanzados.

Optimizado para datos estructurados

Los FNN son muy adecuados para datos donde las relaciones entre las características de entrada están bien definidas y son sencillas. Esto hace que las FNN sean ideales para aplicaciones como el análisis de datos organizados en filas y columnas, como datos de CRM (gestión de relaciones con el cliente) e informes financieros.

Entrenamiento e inferencia eficientes.

Como resultado de su arquitectura relativamente simple, las FNN generalmente requieren menos tiempo de entrenamiento y potencia de cálculo que modelos más complejos como RNN y CNN. Dado esto, las FNN son muy adecuadas para aplicaciones donde las predicciones rápidas y el entrenamiento rápido son importantes.

Diseño de arquitectura flexible

Las FNN se pueden diseñar con cualquier cantidad de capas y nodos por capa, lo que permite optimizarlas para problemas específicos. Por ejemplo, una FNN destinada a datos complejos puede incluir más capas y nodos, mientras que una FNN más pequeña con menos capas y nodos puede usarse para tareas más simples.

Desventajas de las FNN

Si bien las FNN ofrecen numerosos beneficios, también tienen varios inconvenientes, como la dificultad para manejar algunas relaciones de datos no lineales y la visibilidad limitada de su proceso de toma de decisiones.

Posible sobreajuste con datos complejos

Cuando se trata de datos complejos y de alta dimensión, los FNN son propensos asobreajustarse. El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende el ruido subyacente y las fluctuaciones aleatorias en los datos junto con los patrones reales. Esto se manifiesta como un modelo que funciona bien en el entrenamiento pero no logra generalizar cuando se le suministran datos que no ha encontrado antes.

Dificultad para manejar relaciones de datos complejas

Si bien las FNN generalmente destacan en el manejo de relaciones de datos no lineales, se quedan cortas cuando se trata de estructuras complejas como estructuras de datos jerárquicas o espaciales. Por ejemplo, en PNL, comprender la sintaxis del lenguaje requiere la capacidad de comprender secuencias y relaciones jerárquicas. En tales casos, se requieren modelos más especializados como RNN y CNN.

Sensibilidad al rango de datos

Los FNN pueden ser sensibles a cómo se escalan los datos de entrada, es decir, el rango de valores de los datos. Por ejemplo, supongamos que se utiliza un FNN para predecir los precios de la vivienda, siendo los datos de entrada el número de dormitorios y el tamaño de la casa en pies cuadrados. Si bien el número de habitaciones puede oscilar entre 1 y 6, los pies cuadrados pueden oscilar entre 500 y 5000. Este gran rango de tamaño hará que a la FNN le resulte más difícil aprender utilizando la cantidad de dormitorios, lo que provocará que la red tenga dificultades durante el entrenamiento.

Interpretabilidad limitada

Al igual que con otras redes neuronales, comprender cómo las FNN toman decisiones puede resultar un desafío. Esta falta de transparencia, conocida como el “problema de la caja negra”, es el resultado de las numerosas capas y conexiones complejas de la red. Como resultado, las FNN y otras redes neuronales pueden no ser una buena opción para campos con altos estándares de responsabilidad. Por ejemplo, si un banco utiliza un FNN para aprobar o rechazar préstamos basándose en diversos factores del cliente, la falta de interpretabilidad puede hacer que la lógica del proceso de aprobación del préstamo sea difícil de explicar.