La tecnología se integra cada vez más en nuestro día a día. Ahora mismo son muchas las aplicaciones que emplean machine learning para recomendarnos series, música, películas. Algoritmos que analizan conjuntos de datos y establecen recomendaciones personalizadas para cada consumidor basado en sus intereses. El reconocimiento de objetos o de imágenes es otro campo de aplicación para el machine learning y las redes neuronales, que usan algoritmos que normalmente se programan con Python.

Se trata de una serie de tecnologías que se relacionan o encajan dentro del desarrollo de la Inteligencia Artificial. Un campo en constante evolución y que implica el trabajo de multitud de profesionales, incluidos programadores formados y especializados mediante máster o un curso de Programación Python con especialidad en Machine Learning o IA.

En este artículo vamos a hacer un repaso por qué es el machine learning y las redes neuronales y cómo ambas disciplinas se relacionan con la programación en Python. Un lenguaje de programación que, a día de hoy, es el quinto en importancia, sobre todo, en todo lo relacionado con la programación para Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial.

Machine Learning y Redes neuronales: qué son y como se relacionan

El aprendizaje automático es un campo que se suele enmarcar dentro de un área de conocimiento más amplia como es la Inteligencia Artificial. A través del machine learning, el objetivo es construir sistemas o máquinas inteligentes que puedan aprender y entrenarse de manera automática a través de la experiencia, sin ser programados específicamente para ello ni requerir intervención humana de ningún tipo.

El Machine Learning es una disciplina en constante evolución y tiene como objetivo comprender la estructura de los datos del conjunto de datos que emplea para mejorar y aprender. Existen dos tipos fundamentales de Machine Learning:

• Supervisado, que implica supervisión humana y modificaciones en el algoritmo programado para mejorar el aprendizaje del programa o de la máquina.
• No supervisado, que significa que la máquina aprende directamente a través de la experiencia a partir de un conjunto de datos determinado.

Por otra parte, cuando hablamos sobre redes neuronales aplicadas en el campo de la IA, estamos hablando de estructuras computacionales que intentan imitar y se inspiran en la estructura del cerebro humano. Se trata, en esencia, de un modelo que se emplea en el aprendizaje no supervisado, concretamente, en el Deep Learning.

El machine learning y las las redes neuronales son dos patas de una misma mesa y, además, tienen en común que, en ambos casos, Python es el lenguaje de programación con el que se crean.  

Así, una red neuronal es un conjunto de entidades interconectadas denominadas nodos (neuronas) en los que cada uno de ellos es responsable de un cálculo simple. Un ejemplo de redes neuronales en el contexto del machine learning son las redes antagónicas generadoras. Estas redes enfrentan a dos algoritmos de machine learning para que uno aprenda de otro.

En general, las redes neuronales organizan distintos algoritmos para que le programa pueda poder tomar decisiones precisas por si mismo, mientras que, un algoritmo de machine learning simple toma decisiones basadas en lo que ha aprendido de los datos que ha analizado.

¿Qué es la programación de redes neuronales con Python?

Como decíamos las redes neuronales son algoritmos complejos y potentes dentro del mundo del machine learning que se suelen programar con Python, entre otros lenguajes. Cada red neuronal se compone de nodos que, al mismo tiempo se agrupan en capas. Al mismo tiempo, cada una de los nodos de cada capa se interconecta con los nodos de la capa superpuesta a ella.

A un nivel básico, una red neuronal está compuesta por entradas, pesos, bias o umbral y una salida. Se trata de una forma similar a la regresión lineal y a veces al programar se puede confundir con ello.

La programación de redes neuronales con Python implica que es necesario saber como funciona cada una de las capas que las componen y como lo hace la red neuronal en general. El proceso es el siguiente:

• Se crean los inputs, es decir, una capa recibe unos valores determinados definidos por los datos de entrada.
• Esos datos de entrada se deben sumar y, para ello, se programa con Python una matriz para la red neuronal.
• A esta suma hay que añadirle un valor determinado que se denomina bias, y cada uno de los nodos que forman la capa tiene el suyo propio.
• Se crea lo que se conoce como función de activación que hace que cada nodo funcione con base en los valores y sumas implementados en los procesos anteriores.

Este proceso funciona para cada capa que da forma a la red neuronal completa. En la programación con Python para redes neuronales y machine learning intervienen multitud de variables. Se trata de un proceso complejo de explicar desde cero.  De este modo, si tienes interés en ello, lo mejor es formarse y especializarse en este campo.

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