3 Aplicaciones de los perceptrones en el mundo empresarial

A pesar de que científicos de datos, matemáticos e ingenieros de software por igual se han basado en los conceptos e ideas que se utilizaron para crear el perceptrón hace muchas generaciones para desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), entre otros, los perceptrones multicapa (MLP) siguen teniendo una amplia gama de aplicaciones en el mundo empresarial tal y como lo conocemos hoy en día. Más concretamente, los MLP son ideales para resolver problemas complejos derivados de múltiples conjuntos de datos que contienen distintas variables, ya que estos problemas suelen ser demasiado complicados para que los maneje la mente humana.

Para ilustrar mejor este punto, consideremos una función laboral sencilla en la sociedad estadounidense actual, la creación de nuevas tarjetas de crédito. Como muchas tarjetas de crédito tienen hasta 16 dígitos y no puede haber dos personas con el mismo número de tarjeta de crédito, no sería factible encomendar a un equipo de seres humanos la tarea de hacer un seguimiento de cada tarjeta de crédito que se ha creado en todo el país. Debido a este hecho, los MLP siguen siendo una de las formas de redes neuronales más utilizadas en el campo del análisis de datos. En este punto, algunas aplicaciones comunes de los MLP en los negocios incluyen la compresión de datos, la encriptación de datos y la creación de perfiles de usuario.

Compresión de datos

En plena era digital, prácticamente todos los consumidores son conscientes de las limitaciones de memoria y almacenamiento que presentan muchos de los teléfonos inteligentes, tabletas y dispositivos móviles más populares. Por ejemplo, muchos usuarios de iPhone pagan una cuota de suscripción mensual para adquirir almacenamiento adicional en la nube una vez que el almacenamiento de su dispositivo físico se ha llenado. Con este fin, una aplicación común de los MLP en el mundo empresarial es la compresión de datos, ya que el proceso de compresión de datos tiene numerosos beneficios, como el aumento de la capacidad de almacenamiento y las capacidades de transferencia de archivos, así como la reducción de los costes relacionados con el hardware de almacenamiento, el software y el ancho de banda.

Por consiguiente, los MLP pueden utilizarse para ayudar en el proceso de compresión de datos mediante el uso del reconocimiento de patrones. Dado que la compresión de datos se basa en la reestructuración de los datos dentro de un tipo de archivo particular con el fin de utilizar los recursos de una manera más eficiente, los MLP se pueden utilizar para identificar qué formas de datos se pueden eliminar del archivo, sin comprometer la calidad y la forma de dicho archivo. De este modo, cualquier consumidor que haya descargado un archivo en Apple Music, subido un vídeo a un sitio web de streaming popular como Youtube, o guardado una imagen en su dispositivo móvil al navegar por un motor de búsqueda, habrá estado expuesto invariablemente a la aplicación de un MLP de un modo u otro.

Cifrado de datos

Otra aplicación habitual de los perceptrones multicapa en el mundo empresarial es la encriptación de datos. El proceso de encriptación es muy similar al de compresión de datos. Sin embargo, estos dos procesos difieren en un aspecto importante: el cifrado de datos está diseñado para ocultar el contenido de un dato concreto, haciendo imposible su lectura una vez que ha sido codificado. Por esta razón, la encriptación de datos se utiliza con frecuencia para proteger los datos personales de un individuo, empresa u organización en particular, ya que un ciberdelincuente que intente robar datos encriptados no podrá acceder a dichos datos sin la clave de encriptación adecuada.

En consonancia con las similitudes entre la compresión de datos y el cifrado, al igual que los perceptrones multicapa pueden utilizarse para identificar los elementos dentro de un archivo de datos que pueden eliminarse sin sacrificar la calidad del archivo, estas redes neuronales también pueden utilizarse para identificar qué elementos de datos pueden ocultarse sin arruinar la calidad de un archivo cifrado. Mediante la aplicación del reconocimiento de patrones, se puede utilizar un MLP para inutilizar un archivo para todo el mundo excepto para la persona que tenga la clave de cifrado correcta. Además, algunas organizaciones han llegado a utilizar MLP para codificar bases de datos enteras, además de utilizar estas redes neuronales para reforzar la seguridad de una base de datos.

Perfiles de usuario

Por último, la elaboración de perfiles de usuario es una tercera forma en la que los perceptrones multicapa se han utilizado para mejorar la funcionalidad de las organizaciones empresariales. Como todos los propietarios de empresas buscan constantemente formas de relacionarse con sus clientes de manera significativa, los MLP pueden ayudar a las empresas a clasificar su base de clientes en relación con una multitud de métricas diferentes, como la cantidad de dinero que un cliente determinado ha gastado en un lugar específico, los tipos de productos que son los más populares entre un grupo demográfico determinado, y lo receptivos que son los clientes a ciertas formas de promoción y publicidad, junto con una serie de otros.

Con respecto a los algoritmos de aprendizaje profundo, los MLP se pueden utilizar para clasificar y agrupar la información relativa a estos diferentes tipos de métricas de compromiso del cliente, dando a las empresas la capacidad de obtener una mejor comprensión de las formas en que pueden proporcionar a dichos clientes una experiencia de compra mejorada. Con estos métodos, una empresa puede aprovechar cantidades masivas de datos de clientes para ofrecer a cada uno de ellos productos y servicios que se adapten a sus deseos y necesidades específicas, al tiempo que ahorra tiempo y recursos que de otro modo se habrían desperdiciado sin esa información.

Aunque la compresión de datos, la encriptación y la elaboración de perfiles de usuario son sólo tres aplicaciones habituales de los perceptrones multicapa en el panorama empresarial actual, estas redes neuronales clásicas también pueden utilizarse para extraer información valiosa de un conjunto de datos de muchas otras maneras. Al igual que la invención de la rueda hace miles de años sentó las bases para la creación de cientos de otros bienes y servicios que todavía se utilizan hoy en día, los perceptrones multicapa son los componentes básicos de muchos modelos de aprendizaje profundo de vanguardia que se han desarrollado en la última década. Del mismo modo, estas redes neuronales seguirán siendo aprovechadas por desarrolladores de software y organizaciones para crear nuevas soluciones empresariales en los próximos años.