Redes neuronales: aplicaciones en el mundo real

Las redes neuronales encuentran amplias aplicaciones en áreas donde las computadoras tradicionales no funcionan demasiado bien. Por ejemplo, para declaraciones de problemas en las que, en lugar de salidas programadas, le gustaría que el sistema aprenda, adapte y cambie los resultados en sincronía con los datos que le está arrojando. Las redes neuronales también encuentran aplicaciones rigurosas cuando hablamos de tratar con datos ruidosos o incompletos. Y, sinceramente, la mayoría de los datos presentes son, de hecho, ruidosos.
Con su capacidad similar al cerebro para aprender y adaptarse, las redes neuronales forman la base completa y tienen aplicaciones en inteligencia artificial y, en consecuencia, algoritmos de aprendizaje automático. Antes de llegar a cómo las redes neuronales potencian la inteligencia artificial, primero hablemos un poco sobre qué es exactamente la inteligencia artificial.
Durante el mayor tiempo posible, la palabra "inteligencia" se asoció simplemente con el cerebro humano. Pero entonces, ¡algo sucedió! Los científicos encontraron una forma de entrenar computadoras siguiendo la metodología que usa nuestro cerebro. Así surgió la Inteligencia Artificial, que en esencia se puede definir como la inteligencia que se origina en las máquinas. Para decirlo de manera más simple, Machine Learning simplemente proporciona a las máquinas la capacidad de "pensar", "aprender" y "adaptarse".
Con tanto dicho y hecho, es imperativo comprender cuáles son exactamente los casos de uso de la IA y cómo las redes neuronales ayudan a la causa. Profundicemos en las aplicaciones de las redes neuronales en varios dominios, desde las redes sociales y las compras en línea , hasta las finanzas personales y, finalmente, el asistente inteligente en su teléfono .
Debe recordar que esta lista no es exhaustiva, ya que las aplicaciones de las redes neuronales están muy extendidas. Básicamente, todo lo que hace que las máquinas aprendan es desplegar uno u otro tipo de red neuronal .

Medios de comunicación social

El diluvio de datos cada vez mayor que rodea a las redes sociales brinda a los creadores de estas plataformas la oportunidad única de incursionar con los datos ilimitados que tienen. No es de extrañar que puedas ver una nueva característica cada quince días. Es justo decir que todo esto habría sido como un sueño lejano sin las redes neuronales para salvar el día.
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Las redes neuronales y sus algoritmos de aprendizaje encuentran amplias aplicaciones en el mundo de las redes sociales. Veamos cómo:

Facebook

Tan pronto como cargue cualquier foto en Facebook, el servicio resalta automáticamente las caras y pide a los amigos que las etiqueten. ¿Cómo identifica instantáneamente cuál de tus amigos está en la foto?
La respuesta es simple: Inteligencia Artificial. En un video que destaca la investigación de inteligencia artificial de Facebook, analizan las aplicaciones de las redes neuronales para potenciar su software de reconocimiento facial. Facebook está invirtiendo mucho en esta área, no solo dentro de la organización, sino también mediante la adquisición de nuevas empresas de reconocimiento facial como Face.com (adquirida en 2012 por unos 60 millones de dólares), Masquerade (adquirida en 2016 por una suma no revelada), y Faciometrics (adquirida en 2016 por una suma no revelada).

En junio de 2016, Facebook anunció una nueva iniciativa de inteligencia artificial que utiliza varias redes neuronales profundas como DeepText , un motor de inteligencia artificial que puede comprender el contenido textual de miles de publicaciones por segundo, con una precisión casi humana.

Instagram

Instagram, adquirida por Facebook en 2012, utiliza el aprendizaje profundo al hacer uso de una conexión de redes neuronales recurrentes para identificar el significado contextual de un emoji , que ha ido reemplazando constantemente las jergas (por ejemplo, un emoji de risa podría reemplazar "rofl" ).
Al identificar algorítmicamente los sentimientos detrás de los emojis, Instagram crea y sugiere automáticamente emojis y hashtags relacionados con emojis. Esto puede parecer una aplicación menor de la IA, pero ser capaz de interpretar y analizar esta traducción de emoji a texto a mayor escala sienta las bases para un análisis más profundo sobre cómo las personas usan Instagram.

Pinterest

Pinterest utiliza la visión por computadora, otra aplicación de las redes neuronales , donde enseñamos a las computadoras a "ver" como un ser humano, para identificar automáticamente objetos en las imágenes (o "pins", como lo llaman) y luego recomendar pines visualmente similares. Otras aplicaciones de las redes neuronales en Pinterest incluyen prevención de spam, búsqueda y descubrimiento, rendimiento y monetización de anuncios y marketing por correo electrónico.
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Las compras en línea

¿Te encuentras en situaciones en las que estás listo para comprar algo, pero terminas comprando mucho más de lo planeado, gracias a algunas recomendaciones súper increíbles?
Sí, culpa a las redes neuronales por eso. Al hacer uso de la red neuronal y sus aprendizajes, los gigantes del comercio electrónico están creando sistemas de inteligencia artificial que lo conocen mejor que a sí mismo. Veamos cómo:

Búsqueda

Tus búsquedas en Amazon (“auriculares”, “piedra para pizza”, “cargador de portátil”, etc.) te devuelven un listado de los productos más relevantes relacionados con tu búsqueda, sin perder mucho tiempo. En una descripción de su tecnología de búsqueda de productos, Amazon afirma que sus algoritmos aprenden automáticamente a combinar múltiples características relevantes. Utiliza patrones pasados ​​y se adapta a lo que es importante para el cliente en cuestión.
¿Y qué hace que los algoritmos “aprendan”? Lo has adivinado bien: ¡ redes neuronales !

Recomendaciones

Amazon le muestra recomendaciones usando sus "clientes que vieron este artículo también vieron", "clientes que compraron este artículo también compraron", y también a través de recomendaciones seleccionadas en su página de inicio, en la parte inferior de las páginas de artículos y a través de correos electrónicos. Amazon hace uso de Redes Neuronales Artificiales para entrenar sus algoritmos para aprender el patrón y el comportamiento de sus usuarios. Esto, a su vez, ayuda a Amazon a proporcionar recomendaciones aún mejores y personalizadas.

Banca/Finanzas personales

Depósitos de cheques a través del móvil

La mayoría de los grandes bancos están eliminando la necesidad de que los clientes entreguen físicamente un cheque al banco al ofrecer la posibilidad de depositar cheques a través de una aplicación de teléfono inteligente . Las tecnologías que impulsan estas aplicaciones utilizan redes neuronales para descifrar y convertir la escritura manuscrita de los cheques en texto. Esencialmente, las redes neuronales se encuentran en el núcleo de cualquier aplicación que requiera reconocimiento de escritura, voz o imagen.

Prevención del fraude

¿Cómo puede una institución financiera determinar una transacción fraudulenta? La mayoría de las veces, el volumen diario de transacciones es demasiado para revisarlo manualmente. Para ayudar con esto, se utiliza la Inteligencia Artificial para crear sistemas que aprenden a través del entrenamiento qué tipos de transacciones son fraudulentas (¡habla aprendizaje, habla Redes Neuronales !).
FICO, la empresa que crea calificaciones crediticias que se utilizan para determinar la solvencia, utiliza redes neuronales para potenciar su inteligencia artificial para predecir transacciones fraudulentas. Los factores que afectan el resultado final de la red neuronal artificial incluyen la frecuencia y el tamaño de la transacción y el tipo de minorista involucrado.
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Alimentación de sus teléfonos móviles

Voz a texto

Una de las características más comunes en los teléfonos inteligentes hoy en día es la conversión de voz a texto. Simplemente presionando un botón o diciendo una frase en particular ("Ok Google", por ejemplo), le permite comenzar a hablarle a su teléfono y su teléfono convierte el audio en texto. Google utiliza redes neuronales artificiales en conexión recurrente para potenciar la búsqueda por voz. Microsoft también afirma haber desarrollado un sistema de reconocimiento de voz , utilizando redes neuronales , que puede transcribir conversaciones con un poco más de precisión que los humanos.

Asistentes personales inteligentes

A medida que la tecnología de voz a texto se vuelve lo suficientemente precisa como para confiar en conversaciones básicas, se está convirtiendo en la interfaz de control para una nueva generación de asistentes personales. Inicialmente, había asistentes telefónicos más simples: Siri y Google Now (ahora reemplazados por el Asistente de Google más sofisticado), que podían realizar búsquedas en Internet, establecer recordatorios e integrarse con su calendario. Amazon amplió este modelo con el anuncio de componentes complementarios de hardware y software: Alexa y Echo (más tarde, Dot).

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Para concluir…
Solo hemos arañado la superficie cuando se trata de las aplicaciones de las redes neuronales en la vida cotidiana. Industrias y dominios específicos tienen interacciones específicas con la inteligencia artificial al hacer uso de redes neuronales, lo que va mucho más allá de lo que se habla en este artículo. Por ejemplo, los jugadores de ajedrez utilizan regularmente motores de ajedrez para analizar sus juegos, mejorar y practicar nuevas tácticas, y no hace falta decir que el motor de ajedrez en cuestión implementa redes neuronales para lograr el aprendizaje.

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¿Tiene algún otro caso interesante de uso de redes neuronales en la vida real que nos hayamos perdido? ¡Déjalo en los comentarios a continuación!