Aplicabilidad de las Redes Neuronales

Cuando surge una nueva herramienta, metodología, técnica o disciplina, generalmente sus vendedores o promotores nos suelen venderla como la solución o poción que resolverá todos nuestros problemas.
En lo que respecta a las Redes Neuronales Artificiales, RNA, su desarrollo se vio comprometido o retrasado en los años 70s luego de la famosa publicación de Minsky y Papert acerca de las limitaciones de los modelos propuestos hasta la fecha (únicamente resuelven problemas linealmente separables y la mayoría de situaciones reales no pertenecen a este grupo), sin embargo, gracias al trabajo de Rumelhart, McClelland, Kohonen, Hopfield, entre otros, quienes propusieron nuevos modelos -casi una década después-, el interés y aplicación por este tipo de sistemas se repuntó.
Formalmente, se dice, que una Sistema Neuronal Artificial, prácticamente puede resolver cualquier problema; entre otras razones, por su capacidad de aprendizaje, adaptación y plasticidad y específicamente se ha comprobado que la red backpropagation puede trabajar como una aproximador universal de funciones; y así otros modelos más particulares pueden resolver tareas que con los sistemas tradicionales sería muy costoso o imposible de realizar.
Entonces si las RNA, hipotéticamente podrían aplicarse en casi todo contexto de la vida real, ¿por qué no resolver todos nuestros problemas con este tipo de redes?; parecería evidente una respuesta; sin embargo, hay que considerar sus limitaciones, características e inconvenientes, pues determina en alguna medida el tipo de problema en el que se pueden aplicar y así mismo las situaciones en las que no se aconseja su utilización. En futuros post se estará analizando desde una perspectiva imparcial cada uno de estos casos.

Para finalizar, las RNA han sido aplicadas con éxito en una serie de casos (reduciendo costos y/o proporcionando resultados más precisos y en menor tiempo) que otras técnicas derivadas de la Inteligencia Artificial y la Estadística, dos de las áreas con las cuales más se las ha comparado; en numerosos trabajos en campos específicos como Telecomunicaciones, Finanzas, Medicina y otros, se ha comprobado su potencialidad y ventajas. Sin embargo, como se ha argumentado, no siempre es posible aplicarlas; por tanto, es necesario primero emprender un estudio que nos permita tener los criterios suficientes para identificar y plantear la solución más óptima a un problema determinado. Con este objetivo, el Advanced Tech Computing Group UTPL, promueve una serie de iniciativas encaminadas a aplicar y fomentar el estudio de diferentes ramas del conocimiento, en este caso de Redes Neuronales Artificiales.




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