Redes neuronales

Las redes neuronales aprenden a partir de los datos a través de un proceso llamado entrenamiento, que consiste en ajustar los pesos de las conexiones entre las neuronas para minimizar la diferencia entre las predicciones de la red y los valores reales conocidos. El entrenamiento generalmente se realiza utilizando un conjunto de datos que contiene ejemplos de entradas y las salidas deseadas.

El proceso comienza inicializando los pesos de la red de manera aleatoria o según una estrategia predefinida. Luego, los datos de entrada se pasan a través de la red, capa por capa, hasta generar una salida. Esta salida se compara con la salida deseada, y se calcula un error utilizando una función de pérdida, como el error cuadrático medio para tareas de regresión o la entropía cruzada para clasificación.

Para ajustar los pesos, la red utiliza un algoritmo de optimización, generalmente el descenso de gradiente, donde el gradiente de la función de pérdida con respecto a los pesos indica la dirección en la que deben ajustarse para reducir el error. Este proceso se refina mediante backpropagation, un método para calcular los gradientes que se propagan hacia atrás desde la capa de salida hasta las capas de entrada, actualizando los pesos en cada capa en el camino.

El entrenamiento continúa a través de múltiples iteraciones o épocas, usando el conjunto de datos varias veces hasta que el modelo alcanza un nivel aceptable de precisión o hasta que no se observan mejoras significativas. El resultado es una red neuronal que ha ‘aprendido’ a realizar una tarea específica, como reconocer imágenes o interpretar lenguaje natural, basándose en los patrones descubiertos en los datos de entrenamiento.