{"id":1361,"date":"2018-09-25T14:41:39","date_gmt":"2018-09-25T14:41:39","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/"},"modified":"2022-08-01T15:46:42","modified_gmt":"2022-08-01T15:46:42","slug":"aterrizando-la-revolucion-4-0-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/","title":{"rendered":"ATERRIZANDO LA REVOLUCI\u00d3N 4.0\u2026"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5b92d3bda\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5b92d3bda\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5b92d3bda\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/#%E2%80%A6_LAS_REDES_NEURONALES_ARTIFICIALES\" title=\"&#8230; LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES\">&#8230; LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/#PARADIGMA_DE_INTELIGENCIA_ARTIFICIAL\" title=\"PARADIGMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL\">PARADIGMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/#%C2%BFCOMO_IMPLEMENTO_LAS_ANN_DE_MI_EMPRESA\" title=\"\u00bfC\u00d3MO IMPLEMENTO LAS ANN DE MI EMPRESA?\">\u00bfC\u00d3MO IMPLEMENTO LAS ANN DE MI EMPRESA?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/#EN_RESUMEN\" title=\"EN RESUMEN\">EN RESUMEN<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3'><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/#%E2%80%9CEl_cerebro_es_basicamente_un_ordenador_y_la_conciencia_un_programa_En_teoria_podria_ser_recreado_en_una_red_neuronal%E2%80%9D_%E2%80%93_Stephen_Hawking\" title=\"\u201cEl cerebro es b\u00e1sicamente un ordenador y la conciencia un programa. En teor\u00eda, podr\u00eda ser recreado en una red neuronal\u201d. &#8211; Stephen Hawking.\">\u201cEl cerebro es b\u00e1sicamente un ordenador y la conciencia un programa. En teor\u00eda, podr\u00eda ser recreado en una red neuronal\u201d. &#8211; Stephen Hawking.<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-2\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%80%A6_LAS_REDES_NEURONALES_ARTIFICIALES\"><\/span>&#8230; LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Continuando con nuestro esfuerzo por acercar a un plano m\u00e1s sencillo y pr\u00e1ctico aquellos conceptos que son claves en el escenario de la Industria 4.0, hoy presentamos una de las principales herramientas anal\u00edticas, paradigma de<a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/blog\/machine-learning-como-la-potencia-sin-control-no-sirve-de-nada\"> Machine Learning<\/a>: las redes neuronales artificiales (conocidas por sus siglas en ingl\u00e9s ANN).<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/Revolucion4.0\/1.jpg\" alt=\"1\" width=\"284\" height=\"189\" \/><\/p>\n<p>Una<strong> ANN<\/strong> no es m\u00e1s que una r\u00e9plica de lo que podr\u00eda ser un cerebro humano: <strong>una serie de neuronas (centros de procesamiento y memoria) interconectadas entre s\u00ed, de tal forma que los datos fluyen desde la capa de entrada a la capa de salida (donde obtenemos el output que queremos conseguir), pasando al menos por una capa oculta.<\/strong><\/p>\n<p>La forma en que se relacionan estas entradas y salidas puede ser m\u00e1s o menos obvia (desde una regresi\u00f3n lineal a una relaci\u00f3n no lineal como una funci\u00f3n sigmoidal), pero la clave es la ponderaci\u00f3n (siguiendo con el s\u00edmil cerebral, los pesos sin\u00e1pticos) que se le da a las distintas entradas.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"PARADIGMA_DE_INTELIGENCIA_ARTIFICIAL\"><\/span>PARADIGMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Aqu\u00ed se hace m\u00e1s patente que en ninguna otra herramienta aquello de que los sistemas \u201caprenden\u201d con el tiempo y la experiencia ya que, observando el desempe\u00f1o de la ANN mediante una funci\u00f3n coste, evaluamos el error entre la salida obtenida y la salida que quer\u00edamos haber obtenido y, resumiendo, modificamos los pesos sin\u00e1pticos para reducir tal error, gracias a un algoritmo automatizado llamado propagaci\u00f3n hacia atr\u00e1s (personalmente, lo m\u00e1s fascinante de las ANN).<\/p>\n<p>Es verdad que perdemos comprensi\u00f3n a la hora de saber c\u00f3mo las entradas influyen en la salida, pero la precisi\u00f3n que se obtiene en estas herramientas hace que se <strong>compense<\/strong> dicha p\u00e9rdida.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCOMO_IMPLEMENTO_LAS_ANN_DE_MI_EMPRESA\"><\/span>\u00bfC\u00d3MO IMPLEMENTO LAS ANN DE MI EMPRESA?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A partir de aqu\u00ed, las oportunidades de las ANN son inmensas, pudi\u00e9ndose agrupar en :<img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/Revolucion4.0\/2.jpg\" alt=\"2\" width=\"133\" height=\"116\" \/><\/p>\n<p>1) <strong>Aproximaci\u00f3n de funciones:<\/strong> ya que, aunque se usen nombres vertiginosos para los no expertos (neuronas, pesos sin\u00e1pticos) no es m\u00e1s que el campo de optimizaci\u00f3n de funciones, en este caso de una funci\u00f3n coste. Algo id\u00e9ntico a lo que una regresi\u00f3n lineal simple hace sobre la funci\u00f3n error.<\/p>\n<p>2) <strong>Predicci\u00f3n de series temporales:<\/strong> no deja de ser un tipo especial de aproximaci\u00f3n de funciones, en el que el estado actual i es funci\u00f3n del estado anterior i-1.<\/p>\n<p>3) <strong>Clasificaci\u00f3n:<\/strong> quiz\u00e1 el uso m\u00e1s extendido de las ANN, en donde son usadas para categorizar a una muestra en una de las serie de clases ya definidas que m\u00e1s se adec\u00faan a sus variables, e.g categorizar a un tumor si es benigno o maligno, si un correo es spam o no, si la imagen analizada es un coche, un \u00e1rbol, un gatito\u2026<\/p>\n<p>4) <strong>Agrupamiento:<\/strong> Un tipo de clasificaci\u00f3n, en el cual no se conocen las categor\u00edas de antemano (entramos en el campo del aprendizaje no supervisado). Las muestras ser\u00e1n agrupadas en funci\u00f3n de unas caracter\u00edstica de entrada, ponderando de sobremanera aquellas que sean \u201cgeogr\u00e1ficamente\u201d m\u00e1s cercanas entre s\u00ed.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"EN_RESUMEN\"><\/span>EN RESUMEN<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Las ANN son una de las <em><strong>herramientas m\u00e1s poderosas dentro del An\u00e1lisis predictivo y la Inteligencia Artificial<\/strong><\/em>, y los procesos industriales son escenario id\u00f3neos para<em> \u201cexprimir\u201d<\/em> al m\u00e1ximo estos cerebros artificiales. Si las m\u00e1quinas son el m\u00fasculo de la Industria 4.0, las ANN tienen que ser, sin duda, la cabeza.<img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/Revolucion4.0\/3.jpg\" alt=\"3\" width=\"142\" height=\"142\" \/><\/p>\n<h3 align=\"right\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%80%9CEl_cerebro_es_basicamente_un_ordenador_y_la_conciencia_un_programa_En_teoria_podria_ser_recreado_en_una_red_neuronal%E2%80%9D_%E2%80%93_Stephen_Hawking\"><\/span>\u201c<i>El cerebro es b\u00e1sicamente un ordenador y la conciencia un programa. En teor\u00eda, podr\u00eda ser recreado en una red neuronal<\/i>\u201d. &#8211; Stephen Hawking.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&#8230; LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES Continuando con nuestro esfuerzo por acercar a un plano m\u00e1s sencillo y pr\u00e1ctico aquellos conceptos que son claves en el escenario de la Industria 4.0, hoy presentamos una de las principales herramientas anal\u00edticas, paradigma de Machine Learning: las redes neuronales artificiales (conocidas por sus siglas en ingl\u00e9s ANN). 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