Importancia del uso de Redes Neuronales en el análisis de Ciencia de Datos
Para hablar de redes neuronales tenemos que comprender que esto forma parte del análisis de ciencia de datos el cual se basa en utilizar métodos científicos, sistemas y procesos con el fin de extraer y entender los datos, ya sea que estén o no estructurados.
Enfocándonos en el concepto de Redes Neuronales también conocidas como redes neuronales artificiales es un método de la inteligencia artificial y son sistemas de hardware y/o software que imitan el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano.
Las redes neuronales son un tipo de tecnologías de aprendizaje que se utilizan para resolver problemas complejos de procesamiento. Este crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente.
¿Por qué son importantes las redes neuronales?
Las redes neuronales ayudan a la toma de decisiones inteligentes de las computadoras, con el apoyo de asistencia humana, pueden realizar las siguientes tareas:
- Hacer generalizaciones y sacar conclusiones
Las redes neuronales son capaces de comprender datos no estructurados y hacer observaciones generales sin un entrenamiento explícito.
- Revelar relaciones y patrones ocultos
Estas redes pueden analizar con mayor profundidad los datos sin procesar y revelar conocimientos nuevos para los que no han sido entrenadas.
- Crear sistemas de autoaprendizaje autónomos
Las redes neuronales pueden aprender y mejorar con el tiempo en función del comportamiento del usuario, es decir pueden ir aprendiendo de forma autónoma aprendiendo o corrigiendo.
- Aprende y modela datos muy volátiles
Dentro del conjunto de datos de las redes neuronales pueden existir algunos con grandes variaciones, siendo capaces de modelar esos datos.
¿Para qué se pueden utilizar las redes neuronales?
Algunos casos en los que pueden estar presentes las redes son:
- Diagnósticos médicos
- Marketing y análisis de datos de redes y sitios web
- Datos de instrumentos financieros
- Información relacionada a energía
- Control de calidad
Aplicaciones más importantes de las redes neuronales
- Visión artificial
Las computadoras pueden distinguir y reconocer imágenes con referencia similar a los humanos como por ejemplo: reconocimiento facial para identificar rostros, identificación de imágenes con logotipos.
- Reconocimiento de voz
Son capaces de analizar el habla del humano independientemente de las variaciones de voz, algunas tareas que reconoce son: subtitular videos, asistir a los agentes de los centros de llamadas
- Procesamiento de lenguaje natural
Es la capacidad de procesar texto redactado por humanos, ayudando a la computadora a obtener información de los datos y documentos de texto, en los casos que está presente el lenguaje natural son: chatbots, análisis de documentos de formato largo, reconocimientos de comentarios positivos y negativos en redes sociales.
- Motores de recomendación
Son capaces de analizar el comportamiento del usuario y descubrir productos o servicios que puedan ser de interés para estos.
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