Las redes neuronales son un tipo de algoritmos de aprendizaje automático inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están diseñadas para reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos. Aggarwal, C. C. (2020)
Una red neuronal artificial (RNA) es un modelo de aprendizaje automático que se compone de capas de unidades de procesamiento simples llamadas neuronas artificiales. Estas neuronas están interconectadas y trabajan juntas para procesar información y aprender de los datos de entrada a través de un proceso llamado entrenamiento. Durante el entrenamiento, las redes neuronales ajustan los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en sus predicciones, permitiendo que el modelo generalice y realice tareas complejas como clasificación, regresión y reconocimiento de patrones.
Arquitectura de Capas Las redes neuronales están compuestas por capas de neuronas: la capa de entrada, capas ocultas y la capa de salida. Cada neurona en una capa está conectada a las neuronas de la siguiente capa mediante pesos sinápticos.
Propagación Hacia Adelante En la fase de propagación hacia adelante, los datos de entrada se alimentan a la red y se transforman a través de las capas sucesivas. Cada neurona aplica una función de activación a la suma ponderada de sus entradas.
Función de Activación: Las funciones de activación introducen no linealidad en el modelo, permitiendo que la red aprenda representaciones complejas. Algunas funciones comunes son ReLU, sigmoide y tanh.
Entrenamiento y Retropropagación: Durante el entrenamiento, la red ajusta los pesos de las conexiones utilizando un algoritmo de retropropagación, que minimiza el error entre las predicciones de la red y los valores reales. Esto se logra a través de un proceso iterativo de optimización, generalmente utilizando el algoritmo de gradiente descendente.
Generalización: El objetivo del entrenamiento es que la red generalice bien en datos no vistos, es decir, que pueda realizar predicciones precisas en nuevos datos que no fueron parte del conjunto de entrenamiento.
Reconocimiento de Imágenes Las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan ampliamente en tareas de visión por computadora, como el reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes y detección de rostros.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) Las redes neuronales recurrentes (RNN) y los transformadores se utilizan en aplicaciones de NLP, como traducción automática, generación de texto y análisis de sentimientos.
Automatización Industrial Las redes neuronales se emplean en sistemas de control y automatización, mejorando la eficiencia y precisión en procesos industriales.
Medicina y Salud Se utilizan para diagnóstico por imágenes médicas, predicción de enfermedades y personalización de tratamientos.