Descubre todo acerca de las redes neuronales

David Esteva
Web Developer

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Para poder entender el tema de manera más sencilla, creemos importante comenzar por su definición y de qué se trata todo esto:

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales, son un modelo que nació inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, que pretende emular ciertos funcionamientos cognitivos de los seres vivos.

Está formado por un conjunto de nodos, llamados neuronas artificiales, las cuales están conectadas y transmiten señales entre sí, desde la entrada, hasta la generación de una salida.

¿Qué se busca a través de las redes neuronales?

El objetivo que se persigue a través de este modelo, es el aprendizaje, el cual se modifica automáticamente a sí mismo de manera que pueda llegar a realizarse tareas complejas que no podrían llevarse a cabo a través de la programación clásica. Es por ello que se dice que se pueden automatizar funciones que en un principio solo podrían realizarse por personas.

¿Cómo funcionan?

Las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de ellas llega a un nodo, denominado neurona. Las neuronas de la red están agrupadas en capas que forman así la red neuronal,  estas poseen un valor numérico con el que modifica la entrada que es recibida y los nuevos valores obtenidos salen de las neuronas y prosiguen con su camino por la red.

Una vez que llegan al final de la red, se obtiene una salida que será la predicción calculada por la red. Mientras más capas posea la red y más compleja sea, también las funciones que puedan realizar lo serán.

¿Cómo se entrenan las redes neuronales?

Para hacer posible que una red neuronal realice funciones deseadas, es necesario someterla a un entrenamiento, este se realiza modificando los pesos de sus neuronas para que logre extraer los resultados que se buscan.

Backpropagation

Principalmente se deberá introducir datos de entrenamiento en la red, en función del resultado que se obtenga, se modificarán los pesos de las neuronas según el error logrado y en función de cuánto haya contribuido cada neurona a dicho resultado. 

Con el backpropagation se consigue que la red aprenda a través de un modelo capaz de obtener resultados bastante acertados incluso con datos muy distintos a lo que se han usado durante su entrenamiento.

¿Sabías que las redes neuronales existen desde 1950? Sin embargo, la poca potencia de los equipos de esa década y la inexistencia de algoritmos que permitían a las redes aprender, conllevó a que dejasen de utilizarse. Fue gracias a la creación del algoritmo de Backpropagation que pudieron resurgir las redes neuronales y a ellas, la aparición del Deep learning, el uso de redes neuronales profundas para tareas complejas.

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