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Las redes neuronales artificiales son una subdisciplina de la inteligencia artificial que imita la forma en que funciona el cerebro humano. En una red neuronal, existen nodos o "neuronas" que se comunican entre sí a través de las conexiones o "sinapsis". Cada conexión tiene un peso asociado que representa su importancia en la transmisión de información.
Las redes neuronales pueden ser usadas para una amplia variedad de tareas, incluyendo la clasificación, la regresión y la resolución de problemas complejos. En el campo del aprendizaje automático, las redes neuronales son una herramienta poderosa para analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones precisas.
Las redes neuronales también son ampliamente utilizadas en el reconocimiento de patrones, como la detección de fraudes en tarjetas de crédito, el reconocimiento de voz y la clasificación de imágenes. Además, están en constante evolución y se están utilizando en aplicaciones innovadoras, como la robótica y la automatización industrial, gracias al aprendizaje supervisado.
Hay varios tipos diferentes de redes neuronales, cada una con su propia estructura y método de aprendizaje. Las redes neuronales artificiales se pueden clasificar en varios tipos, incluyendo:
La arquitectura de red neuronal está formada por unidades individuales llamadas neuronas que imitan el comportamiento biológico del cerebro.
He aquí los distintos componentes de una neurona.
Entrada - Es el conjunto de características que se introducen en el modelo para el proceso de aprendizaje. Por ejemplo, la entrada en la detección de objetos puede ser una matriz de valores de píxeles pertenecientes a una imagen.
Peso - Su función principal es dar importancia a las características que contribuyen más al aprendizaje. Para ello, introduce una multiplicación escalar entre el valor de entrada y la matriz de pesos. Por ejemplo, una palabra negativa afectaría más a la decisión del modelo de análisis de sentimiento que un par de palabras neutras.
Función de transferencia - El trabajo de la función de transferencia es combinar múltiples entradas en un valor de salida para que pueda aplicarse la función de activación. Se realiza mediante una simple suma de todas las entradas a la función de transferencia.
Función de activación - introduce la no linealidad en el funcionamiento de los perceptrones para considerar la linealidad variable con las entradas. Sin esto, la salida sería simplemente una combinación lineal de los valores de entrada y no sería capaz de introducir no linealidad en la red.
Sesgo - El papel del sesgo es cambiar el valor producido por la función de activación. Su papel es similar al de una constante en una función lineal.
Cuando se apilan varias neuronas en una fila, constituyen una capa, y las capas múltiples apiladas unas junto a otras se denominan redes neuronales multicapa.
A continuación, describimos los principales componentes de este tipo de estructura.
Los datos que introducimos en el modelo se cargan en la capa de entrada desde fuentes externas, como un archivo CSV o un servicio web. Es la única capa visible en la arquitectura completa de la red neuronal que pasa la información completa del mundo exterior sin ningún cálculo.
Las capas ocultas son las que hacen que el aprendizaje profundo y el machine learning sean lo que son hoy en día. Son capas intermedias que realizan todos los cálculos y extraen las características de los datos.
Puede haber varias capas ocultas interconectadas que se encargan de buscar diferentes características ocultas en los datos. Por ejemplo, en el tratamiento de imágenes, las primeras capas ocultas se encargan de las características de nivel superior, como bordes, formas o límites.
La capa de salida toma la información de las capas ocultas anteriores y realiza una predicción final basada en el aprendizaje del modelo. Es la capa más importante, donde se obtiene el resultado final.
En el caso de los modelos de clasificación/regresión, la capa de salida suele tener un único nodo. Sin embargo, es completamente específica del problema y depende de la forma en que se construyó el modelo.
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