1) Ahora con redes neuronales

Siguiendo con nuestro ejemplo de los apartados anteriores, podemos animarnos a diseñar una red neuronal para analizar la solvencia de una empresa.

---

2) ¿Qué necesitamos?

En este caso, lo que solicitaríamos a nuestro experto no son reglas de decisión sino una base de datos con ejemplos de empresas que anteriormente han solicitado préstamos a nuestro banco. También precisaríamos un programa de redes neuronales -son baratos, pero en Internet hay muchos gratis que nos pueden servir para nuestras primeras pruebas-.

---

3) Los datos

De la base de datos deberíamos extraer un conjunto de ratios e indicadores para cada empresa, que formarán la base de patrones de aprendizaje. Nótese que en este problema en concreto disponemos también del output a aprender, que consiste en que para cada empresa sabemos si devolvió o no el préstamo. Podemos asignar un 1 a las empresas que devolvieron el préstamo y un 0 a las que no.

---

4) Selección del modelo

Por este motivo, podemos aplicar cualquier modelo de red neuronal con aprendizaje supervisado, el más utilizado es el llamado perceptrón multicapa. La arquitectura neuronal consiste en seleccionar el número de neuronas, capas y su configuración. Esto es algo delicado, puesto que la red aprende depende de ello, pero hay buenos libros que nos enseñan algunos trucos y su explicación matemática.

Seleccionaremos tantas neuronas en la primera capa como ratios o variables tengamos y una neurona en la capa de salida, que es la que tiene que distinguir a las empresas que devolvieron el préstamo de las que no.

Después empieza la fase de aprendizaje, en la que la red neuronal no hace magia, sino que ajusta una función matemática que trata de minimizar los errores, mediante un proceso de cálculo numérico iterativo. Al cabo de un rato, el error baja y ya tenemos la red neuronal lista.

Debemos hacer un test con datos de empresas que nos hemos guardado y no hemos utilizado para entrenar. La red neuronal nos dirá para esta nueva empresa la puntuación obtenida: 1 ó 0 y eso significa que sus ratios se parecen a los de las empresas buenas que devuelven sus préstamos o al revés.