La Neural Model Mining (NMM) se basa en modelos matemático-informáticos que se inspiran en el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Las neuronas artificiales, a través de procesos de cálculo, crean interconexiones de información simulando el mismo mecanismo de aprendizaje del cerebro humano.
El aprendizaje profundo, una técnica de aprendizaje automático que implementa las redes neuronales artificiales, ha permitido obtener resultados sorprendentes en el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de audio, video y biométrico.
El estudio y la investigación constante en el campo de la Neural Model Mining es el motor innovador de Drive2Data: un paso imprescindible para desarrollar soluciones concretas, extrapolando de cualquier información que se transforme en valor.
¿Cómo funcionan las redes neuronales?
La red neuronal del cerebro humano se presenta como un sistema adaptativo capaz de modificar sus interconexiones gracias a estímulos procedentes tanto de datos externos como de información interna.
Los modelos artificiales, al igual que la red neuronal biológica, tienen una estructura no lineal y funcionan como herramientas de modelado: reciben señales externas en una capa de nodos, llamados «nodos de entrada», conectado a todos los demás y organizado en varios niveles para que cada uno pueda procesar la información recibida transmitiendo a los nodos siguientes el resultado de sus propias elaboraciones.
En general, la red neuronal consta de tres capas con funciones diferentes, pero el proceso de aprendizaje puede implicar miles de neuronas y decenas de miles de conexiones:
- capa de entrada (Input layer): es la encargada de recibir y procesar las señales de entrada adaptándolas a las necesidades de las neuronas de la red;
- capa H – Hidden (capa oculta): tiene la función de procesar el proceso real de aprendizaje;
- capa de salida (Output layer): en este último nivel se recopilan los resultados de la capa H y, a continuación, se adaptan a las solicitudes del siguiente nodo de la red.
¿Cómo funciona el proceso de aprendizaje automático?
El aprendizaje automático y adaptativo es la clave del Neural Model Mining y para que este proceso funcione es necesario «programar» las redes neuronales artificiales para que sepan cómo comportarse en el momento en que se resuelva un problema, como el reconocimiento de un ser humano por el análisis de imágenes.
Los modelos utilizados son:
- Aprendizaje supervisado (Supervised Learning): al algoritmo se le proporciona un conjunto de datos como entradas e información sobre los resultados deseados con el objetivo de que la red identifique una regla general que vincule los datos entrantes con los salientes;
- Aprendizaje continuo no supervisado (Unsupervised Learning): el sistema solo recibe un conjunto de datos sin indicación del resultado deseado, con el fin de rastrear patrones ocultos e identificar una estructura lógica;
- Aprendizaje por refuerzo: el sistema interactúa con un entorno dinámico, del que toma los datos de entrada, para lograr un objetivo y obtener una recompensa. Durante el proceso se producen errores que se identificarán como «castigos». El aprendizaje en este modelo se basa en una rutina de premios y castigos;
- aprendizaje semisupervisado: un modelo híbrido donde se proporcionan datos incompletos para el aprendizaje, algunos de ellos tienen su propio ejemplo de rendimiento (aprendizaje supervisado), mientras que otros carecen de ellos (aprendizaje no supervisado). El objetivo, como en otros modelos, es identificar reglas y funciones para resolver un problema.
Para funcionar de manera eficiente, las redes neuronales necesitan fases de entrenamiento muy largas y ricas en información: cuanto mayor sea la calidad y cantidad de los datos proporcionados, mayor será el rendimiento.
Diferencia entre redes neuronales y sistemas expertos
Cada vez más, los sistemas expertos se asocian erróneamente con redes neuronales artificiales, aunque entre los dos hay profundas diferencias funcionales.
Los sistemas expertos son aplicaciones que se encuentran en el campo de la inteligencia artificial porque reproducen el rendimiento de un individuo experimentado en un determinado dominio de conocimiento o campo de especialización. En concreto, pueden responder de forma dinámica a las preguntas de los usuarios y ayudarles a resolver un problema relacionado con un conocimiento específico.
Si bien este software inteligente requiere la intervención de un experto en la industria que define reglas y funciones, las redes neuronales pueden deducir patrones y lógica de forma automática a través del aprendizaje. Además, en el campo de la NMM, la cultura del conocimiento juega un papel clave, poder encontrar la información necesaria gracias a la experiencia.
La colaboración entre los sistemas expertos y los modelos neuronales está todavía en fase de estudio.
Soluciones de Drive2Data
Drive2Data, estudiando constantemente los modelos de redes neuronales, ofrece soluciones que permiten extrapolar cualquier tipo de información que se transforme en valor.