Redes neuronales recurrentes en Python, ¿qué son y cómo funcionan?


Chatbots, asistentes virtuales, traducciones inteligentes. Estos sistemas, tan comunes hoy en día, son una realidad a partir de los avances de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning o Aprendizaje Automático. 


En concreto, el desarrollo de estas aplicaciones viene del uso de modelos de programación cuyo elemento central son las redes neuronales recurrentes. 


Enseguida te contamos qué significan y cómo crearlas en Python.


¿Qué son las redes neuronales recurrentes?


Las redes neuronales recurrentes son modelos de inteligencia artificial que se utilizan en el Deep Learning, una categoría del machine learning que pretende replicar la manera en que el cerebro humano funciona y procesa la información que recibe. 


El Deep Learning -o Aprendizaje Profundo- utiliza redes neuronales artificiales que se organizan en capas, para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Esto les permite luego a estos sistemas ser capaces de realizar predicciones muy acertadas.


Este modelo usa esas neuronas, conectadas entre sí en una estructura de capas, similar al esquema del cerebro. 


Entonces, a través de estas redes neuronales, se conforma un sistema que permite a las computadoras generar un aprendizaje automático a partir del procesamiento de enormes cantidades de información.


Pero en el deep learning hay distintos tipos de redes neuronales, cada una vinculada a tareas específicas. 


Las redes neuronales recurrentes -recurrent neural networks (RNN)- se especializan en el procesamiento de datos de texto y secuencias o series temporales, con una estructura que hace posible la generación de memoria artificial.


De esta forma, pueden ayudar a hacer predicciones con base en datos históricos. Un ejemplo de ello es la predicción del volumen de ventas de un determinado producto, teniendo como referencia el comportamiento histórico de su comercialización.


Así también, las redes neuronales recurrentes pueden recordar texto que han procesado y asociarlo con las oraciones o frases que comienza a analizar, por lo que son muy valiosas en aplicaciones de texto predictivo, por ejemplo. 


¿Cómo logran hacer esto? Ahora te contaremos cómo funcionan.





¿Cómo funciona una red neuronal recurrente?


Las redes neuronales son modelos que se crean a partir de operaciones matemáticas ordenadas en una estructura que, como dijimos, se basa en la utilización de capas o layers formadas por neuronas, también llamadas neurons, unidades o units.


Cada neurona ejecuta una operación y se conecta con otras unidades de las capas que la rodean, la anterior y la siguiente, mediante lo que se conoce como pesos. La función de estos pesos es controlar la data que se transmite de una neurona a otra.


Una red neuronal recurrente funciona de la siguiente manera: no sólo transmite datos hacia adelante sino que puede hacerlo hacia atrás. 


De esta forma, a medida que avanza, obtiene información de las neuronas que le precedieron, y, además, de ella misma en su paso previo.


Esto quiere decir que las redes neuronales recurrentes permiten que el software o aplicación del que forman parte pueda recordar y olvidar la data que va analizando. 


Por eso se dice que son redes que tienen memoria, y es por esa razón que pueden relacionar datos recibidos en tiempos distantes.


Así, es un modelo que retiene información que procesó al comienzo de la secuenciación y la vincula con los nuevos datos que va recibiendo.  


Cada red neuronal recurrente se conforma entonces por dos grupos de parámetros: uno se activa cuando recibe o entra la información de la capa anterior, y el otro lo ejecuta en los datos de salida. 


Todo este funcionamiento cíclico exige el desarrollo de métodos de optimización para disminuir errores y que el trabajo de la red sea óptimo.


Gracias a todas estas capacidades, las redes neuronales recurrentes suelen utilizarse en estos modelos de Deep Learning:Chatbots usados en páginas web para brindar atención al cliente.Asistentes virtuales, que comprenden órdenes para ejecutar acciones, por lo general mediante comandos de voz, tipo Siri.Traducciones automatizadas, bien sea de texto o de voz, en tiempo real.Reconocimiento de imágenes.Predicción de ventas o precios con base en datos comerciales históricos.


Ya repasamos la definición y el funcionamiento de las redes neuronales recurrentes. Veamos ahora los tipos que existen y qué caracteriza a cada uno de ellos. 


Tipos de redes neuronales recurrentes


Hay diferentes tipos de redes neuronales recurrentes, teniendo como base el formato de entrada y salida de datos que se apliquen. Estos son los tipos:


One-to-many o Vector a secuenciaEn este tipo de red neuronal está permitida la entrada de un dato, mientras salen muchos, formando una secuencia. 


Es el caso de redes que han sido instruidas para describir imágenes. Ellas reciben la imagen -es el dato de entrada- y generan un texto que describe la imagen, lo cual sería el dato de salida.


Many-to-one o Secuencia a vector Aquí la red neuronal, al contrario de la anterior, tiene un grupo de datos o secuencia de entrada, y luego arroja uno solo de salida. 


Sería entonces el ejemplo de la imagen pero en sentido inverso: la red recibe la descripción de la imagen y, tras procesar esta información, genera la imagen a partir de ese texto. Hay numerosas aplicaciones que trabajan este tipo de funciones.


Many-to-many o Secuencia a secuenciaDe entrada tenemos un conjunto de datos o una secuencia, que sirve luego para arrojar también un grupo de datos o secuencia de salida. 


Un ejemplo son las aplicaciones que, teniendo como base un texto, crean nuevos contenidos, generan resúmenes o convierten el texto en audio o viceversa. También los traductores automáticos utilizan este tipo de redes neuronales.


LSTM (Long-Short Term Memory) o Memoria a corto y largo plazoAunque, como dijimos, las neuronas recurrentes tienen memoria, esta es limitada; por ello, es complicado transmitir información si las secuencias están muy distantes entre sí. 


Esto tiene una solución: las puertas o gates, que son operaciones que permiten retener la información que es relevante y suprimir la que no lo es para el aprendizaje del sistema.


Entonces, la LSTM es una de las redes neuronales recurrentes que surge a partir de estas gates. 


En ella, las células de memoria (memory cell) ejecutan ciertas operaciones relacionadas con el flujo de los datos, que es lo que define si la información es recordada por el sistema o es olvidada.


GRU (Gated Recurrent Units) o Unidades recurrentes cerradasSon similares a las LSTM dado que realizan operaciones con sus gates para mantener la información importante y eliminar los datos irrelevantes. Se diferencian de las LSTM porque tienen menos gates y por ello se entrenan de forma más acelerada.


Ejemplos de redes neuronales en Python


Python es un lenguaje de programación muy popular para el desarrollo de modelos de machine learning, por lo que manejar Python es una capacidad muy valorada hoy en día y con certeza seguirá siendo así en el futuro.


De descarga gratis, es un lenguaje muy eficiente, sencillo de aprender y que puede ejecutarse en distintas plataformas. Sirve para desarrollo de aplicaciones, softwares, ciencia de datos y, como ya señalamos, Inteligencia Artificial.


Ahora, hablando de las redes neuronales, en Python hay muchas librerías con las cuales se pueden desarrollar modelos de programación basados en redes neuronales. Seleccionar la librería a utilizar depende de la aplicación que tendrán las redes.


A grandes rasgos, se distinguen dos modelos:


Modelos de redes simples (multi-perceptrón): Son de arquitecturas que pueden considerarse sencillas. Allí resaltan las ejecuciones de las bibliotecas de aprendizaje automático de software libre Scikit-learn y H2O.


Deep learning: Son modelos más complejos, donde se inscriben justamente las redes recurrentes. Exigen frameworks (marcos de trabajo) especializados, como Tensorflow-Keras o Pytorch. Los frameworks son esquemas que facilitan los procesos de desarrollo.


En la creación de modelos basados en redes neuronales con Scikit-learn, se suelen usar las clases sklearn.neural_network.MLPRegressor y sklearn.neural_network.MLPClassifier,  para regresión y clasificación, respectivamente.


Los argumentos que se usan para controlar el comportamiento de este tipo de modelos son numerosos, pero la mayoría de ellos cuenta con valores por defecto que, por lo general, funcionan bien en casi todos los casos. 


Los argumentos son los valores que se envían a una función al momento de programarlos. 


En el caso de las redes neuronales, gobiernan elementos como: el número y tamaño de las capas ocultas de las redes; la activación de esas capas; los algoritmos de optimización para aprender los pesos que controlan el paso de la información entre capas; entre muchos otros.


La información es amplia y las posibilidades, enormes. Aprender estas herramientas representa sin duda una gran oportunidad.


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