¿Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es una serie de algoritmos que se esfuerzan por reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de un proceso que imita la forma en que funciona el cerebro humano. En este sentido, las redes neuronales se refieren a sistemas de neuronas, ya sean de naturaleza orgánica o artificial. Las redes neuronales pueden adaptarse a los cambios de entrada, por lo que la red genera el mejor resultado posible sin necesidad de rediseñar los criterios de salida. El concepto de redes neuronales, que tiene sus raíces en la inteligencia artificial, está ganando rápidamente popularidad en el desarrollo de los sistemas comerciales.
Las redes neuronales son una serie de algoritmos que imitan las operaciones de un cerebro humano para reconocer las relaciones entre grandes cantidades de datos.
Conceptos básicos de las redes neuronales
Las redes neuronales tienen multiples usos en campos muy diversos, por ejemplo en el mundo de las finanzas, ayudan en el desarrollo de procesos tales como el pronóstico de series de tiempo, la negociación algorítmica, la clasificación de valores, el modelado de riesgo crediticio y la construcción de indicadores propios y derivados de precios. Se utilizan en una variedad de aplicaciones en los servicios financieros, desde la previsión y la investigación de mercado hasta la detección de fraudes y la evaluación de riesgos. El uso de redes neuronales para la predicción de precios en el mercado de valores varía.
Una red neuronal funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro humano. Una “neurona” en una red neuronal es una función matemática que recoge y clasifica la información según una arquitectura específica. La red se parece 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 un perceptrón y es similar a una regresión lineal múltiple. El perceptrón alimenta la señal producida por una regresión lineal múltiple a una función de activación que puede ser no lineal.
En un perceptrón de varias capas (MLP), los perceptrones están dispuestos en capas interconectadas. La capa de entrada recoge los patrones de entrada. La capa de salida tiene clasificaciones o señales de salida a las que se pueden asignar los patrones de entrada. Por ejemplo en finanzas, los patrones pueden incluir una lista de cantidades para indicadores técnicos sobre un valor; los resultados potenciales podrían ser “comprar”, “mantener” o “vender”.
Las capas ocultas ajustan con precisión las ponderaciones de entrada hasta que el margen de error de la red neural sea mínimo. Se plantea la hipótesis de que las capas ocultas extrapolan características salientes 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.
Aplicación de las redes neuronales
Las redes neuronales se utilizan ampliamente, con aplicaciones para operaciones financieras, planificación empresarial, comercio, análisis de negocios y mantenimiento de productos. Las redes neuronales también se han adoptado ampliamente en aplicaciones empresariales como las soluciones de pronóstico e investigación de mercado, la detección de fraudes y la evaluación de riesgos.
Una red neuronal evalúa los 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. Según la investigación, la precisión de las redes neuronales a la hora de hacer predicciones de precios para las acciones difiere. Algunos modelos predicen los precios correctos de las acciones entre el 50 y el 60 por ciento de las veces, mientras que otros son precisos en el 70 por ciento de todos los casos. Algunos han afirmado que una mejora del 10 por ciento en la eficiencia es todo lo que un inversor puede pedir de una red neuronal.
Siempre habrá conjuntos de datos y clases de tareas que se pueden analizar mejor utilizando algoritmos previamente desarrollados. No es tanto el algoritmo lo que importa; son los datos de entrada bien preparados sobre el indicador objetivo los que determinan en última instancia el nivel de éxito de una red neuronal.
Las redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales (RNA) son las piezas de un sistema informático diseñado para simular la forma en que el cerebro humano analiza y procesa la información. Son los cimientos de la Inteligencia Artificial (IA) y resuelven problemas que resultarían imposibles o difíciles para los estándares humanos o estadísticos. Las RNA tienen capacidades de autoaprendizaje que les permiten producir mejores resultados a medida que se dispone de más datos.
Investigación de las redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales (RNA) están allanando el camino para que se desarrollen aplicaciones que cambien la vida y se utilicen en todos los sectores de la economía. Las plataformas de Inteligencia Artificial (IA) construidas sobre la base de la RNA están cambiando la forma tradicional de hacer las cosas. Desde traducir páginas web a otros idiomas hasta tener un asistente virtual que ordena comestibles en línea y conversar con los robots de chat para resolver problemas, las plataformas de AI están simplificando las transacciones y haciendo que los servicios sean accesibles a todos a un costo insignificante.
¿Cómo funciona este sistema?
Las redes neurales artificiales se construyen como el cerebro humano, con nodos neuronales interconectados como una red. El cerebro humano tiene cientos de miles de millones de células llamadas neuronas. Cada neurona está formada por un cuerpo celular que es responsable de procesar la información transportando la información hacia (entradas) y desde (salidas) el cerebro. La RNA tiene cientos o miles de neuronas artificiales llamadas unidades de procesamiento, que están interconectadas por nodos. Estas unidades de proceso se componen de unidades de entrada y salida. Las unidades de entrada reciben varias formas y estructuras de información basadas en un sistema de ponderación interna, y la red neuronal intenta aprender sobre la información presentada para producir un informe de salida. Al igual que los humanos necesitan reglas y directrices para obtener un resultado o una salida, las RNA también utilizan un conjunto de reglas de aprendizaje denominadas backpropagation, una abreviatura de propagación de errores hacia atrás, para perfeccionar sus resultados de salida.
Una RNA pasa inicialmente por una fase de formación en la que aprende a reconocer patrones en los datos, ya sea visual, auditiva o textualmente. Durante esta fase supervisada, la red compara su producción real con lo que debía producir, es decir, la producción deseada. La diferencia entre ambos resultados se ajusta mediante la retropropagación. Esto significa que la red trabaja hacia atrás yendo de la unidad de salida a las unidades de entrada para ajustar el peso de sus conexiones entre las unidades hasta que la diferencia entre el resultado real y el deseado produzca el menor error posible.
Durante la fase de formación y supervisión, se enseña a la RNA qué buscar y cuál debe ser su resultado, utilizando tipos de pregunta Sí/No con números binarios. Por ejemplo, un banco que desea detectar el fraude de tarjetas de crédito a tiempo puede tener cuatro unidades de entrada alimentadas con estas preguntas:
- ¿Está la transacción en un país diferente del país de residencia del usuario?
- ¿El sitio web en el que se utiliza la tarjeta está siendo utilizado en empresas afiliadas o en países que figuran en la lista de vigilancia del banco?
- ¿La cantidad de la transacción es mayor de 2.000 €?
- ¿Es el nombre en la factura de transacción el mismo que el nombre del titular de la tarjeta? El banco quiere que las respuestas “fraude detectado” sean Sí Sí Sí Sí Sí No, que en formato binario sería 1 1 1 1 0. Si la salida real de la red es 1 0 1 0 1 0, ajusta sus resultados hasta que entrega una salida que coincide con 1 1 1 1 0. Después de la capacitación, el sistema informático puede alertar al banco de transacciones fraudulentas pendientes, ahorrando mucho dinero al banco.
Aplicaciones prácticas
Se han aplicado redes neurales artificiales en todas las áreas de operaciones. Los proveedores de servicios de correo electrónico utilizan la RNA para detectar y eliminar el spam de la bandeja de entrada de un usuario; los gestores de activos la utilizan para predecir la dirección de las acciones de una empresa; las empresas de calificación crediticia la utilizan para mejorar sus métodos de calificación crediticia; las plataformas de comercio electrónico la utilizan para personalizar las recomendaciones a su público; los robots de chat se desarrollan con la RNA para el procesamiento del lenguaje natural; los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan la RNA para predecir la probabilidad de que ocurra un evento; y la lista de incorporación de la RNA continúa a través de múltiples sectores, sectores, industrias y países.
