Introducción
Las redes neuronales artificiales son sistemas inspirados en el cerebro humano que aprenden a resolver problemas por medio de ejemplos. Son la base de muchas tecnologías actuales como los asistentes de voz, los traductores automáticos y los sistemas que reconocen rostros.
¿Qué es una red neuronal?
Se trata de un conjunto de neuronas artificiales conectadas entre sí. Cada neurona recibe información, realiza un pequeño cálculo y pasa el resultado a la siguiente. El objetivo es aprender a reconocer patrones, de forma similar a como lo hace nuestro cerebro.
¿Cómo funcionan?
Las redes neuronales reciben datos (por ejemplo, una imagen o un sonido) y luego:
- Procesan la información a través de capas de neuronas.
- Ajustan sus conexiones cuando se detectan errores.
- Aprenden con la práctica, mejorando progresivamente.
- Todo este proceso se basa en matemáticas que permiten que la red aprenda poco a poco.
Partes de una red neuronal
Una red neuronal se compone de:
- Capa de entrada: donde ingresan los datos (números, imágenes, voz, etc.).
- Capas ocultas: en las que se realizan los cálculos y transformaciones.
- Capa de salida: donde la red ofrece su predicción final.
- Cada conexión posee un peso que determina la importancia de la información transmitida.
¿Cómo aprenden?
Mediante un proceso denominado descenso del gradiente:
- Se evalúa qué tan incorrecta fue la salida de la red (error).
- Se ajustan los pesos para reducir dicho error.
- El proceso se repite miles de veces hasta que la red aprende.
- Este método utiliza derivadas y funciones matemáticas para indicar cómo mejorar.
Conceptos clave
- Weight (Peso): número que indica la importancia de una conexión.
- Bias (Sesgo): valor adicional que ayuda a ajustar el resultado.
- ReLU: función que permite activar ciertas neuronas (convierte a 0 los números negativos).
- Epoch: una pasada completa por todos los datos de entrenamiento.
- Learning rate: determina el tamaño de los pasos al aprender.
- Backpropagation: método para ajustar los pesos a partir del error final.
¿Por qué aprender sobre ellas?
Las redes neuronales están presentes en casi todos los aspectos de la tecnología moderna, desde filtros en redes sociales hasta asistentes virtuales como Siri o Alexa. Comprender su funcionamiento nos ayuda a entender mejor cómo opera la inteligencia artificial actual.
Fun Facts
Más del 80% de los usuarios de internet usan redes neuronales a diario sin saberlo. Plataformas como Netflix, YouTube y Spotify emplean redes neuronales para recomendar contenido, mientras que Google Translate se basa en ellas para realizar traducciones en tiempo real.
Referencias
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