Voy en camino de ingeniero informático (me falta mucho…😕) y lo había oído hablar, sobre todo de un amigo que trabajó en Google y ahora mismo esta desarrollando un traductor de vasco (euskera), otro de los servicios a los cuales se puede implementar UNA RED NEURONAL FUNCIONAL. Este es un claro ejemplo desarrollado, en el caso de los traductores para que una palabra polisémica por ejemplo, al desarrollar un texto no se confunda de lo que esta hablando, es decir:
Una palabra como planta puede tener varios significados:
1) La planta del pie.
2) Una planta tiene flor.
Es por ello que las redes neuronales en estos casos desarrollan familias de palabras que se unen entre sí para diferenciar el significado de unas palabras con otras. Imaginemos un mundo en el que hay un montón de palabras:
La palabra podólogo se junta con la de planta y viceversa;
La palabra pie se junta con la de podólogo y viceversa;
La palabra calcetín se junta con la de pie y viceversa;
bank norwegian lån flashback etc. etc.
En este «mundo» existe una infinidad de palabras, tales como las que podamos encontrar en el diccionario.
Las Redes Neuronales de lo que se encargan es de crear familias, por ejemplo:
Así funciona una red neuronal, para ser más exactos: Cuando tu introduces un texto en un traductor:Ayer fui al podólogo a que me viera la planta del pieY le mandas que te traduzca ese mismo texto al inglés.Las redes neuronales lo que hacen es dirigirse a esa «base de datos» (sin llamarlo base de datos, después lo explico) lo que hacen es decidir en que contexto deben traducir esa palabra para que sea la correcta traducción.¿Por qué no es una base datos, dónde puede estar alojadas esas familias de palabras? Muy fácil, al igual que nuestras neuronas, esas redes aprenden por sí solas, son autodidactas y lo calculan en el momento, pues con el tiempo pueden variar, lo explico con la famosa plataforma de vídeos: YouTube at check out jelqing on valor
¿Más ejemplos?
Los problemas del Algoritmo de YouTube
En Quantum Fracture, quién me ha animado a hablar de este tema (un canal de Física que existe en YouTube para aquellos que les gusta la ciencia), muy recomendable. El algoritmo de YouTube (antiguo y desde hace unos cuantos años, no se utiliza) trataba sobre una serie de normas para dar puntos a un vídeo, cierto porcentaje o puntuación.
- Si tiene muy buena calidad le doy x puntos.
- Si tiene más duración le doy x puntos (pongo este último ejemplo, porque a más duración de un vídeo más anuncios se podrían subir a ese vídeo, más remuneración tendría YouTube)
Estas Redes Neuronales calculan los puntos automáticamente según la demanda vital, explico este último término: no hay algoritmos, es como una especie de máquina que es capaz de pensar por ella misma, es inteligencia artificial que aprende por si sola (no os asustéis no puede destruir el mundo, tal y como somos famosos los informáticos en las películas cada vez que creamos un nuevo robot)
A estas Redes Neuronales se les da un a forma básica, es decir se les da un criterio, llamémosle: «Ganar Dinero Con Anuncios» y esto se les da unas condiciones básicas, que empiezan en la primera columna de esta «Red» lo verifica cambia el valor de los puntos del vídeo y pasa a la siguiente en la siguiente ya a aprendido que para que un usuario se pueda tragar un anuncio, sabiendo previamente que el usuario como media va a ver vídeos que duren sólo 2 minutos, entonces para que los usuarios vean más vídeos/anuncios a los vídeos de 2 minutos la red neuronal le va a dar más puntos, y aprendiendo por sí sola de la plataforma de YouTube la propia Red Neuronal funcionará hasta dar con una cierta puntuación para un vídeo, y ese vídeo sea más recomendado que otro en la plataforma. ¿Esto no se podría hacer con un algoritmo hecho por un humano? La respuesta es Sí, PERO…. ¿Quién tiene más eficiencia en el caso para los ingenieros de YouTube? La máquina o la Red Neuronal. En el caso de YouTube, lo que funciona mejor es la Red Neuronal.
