¿Qué es una Red Neuronal?
Introducción
Imagina que deseas aprender a traducir texto del inglés al español. Aprendes idiomas memorizando palabras y frases, sus significados y el contexto en el que se utilizan. Basándote en esta experiencia, podrás traducir textos nuevos que nunca has visto antes.
Otro caso es la clasificación de gatos y perros. Así como una persona aprende a distinguirlos a partir de ejemplos vistos en la vida, una red neuronal puede aprender a diferenciarlos a partir de tales ejemplos.
La red neuronal realiza algo similar. Aprende a partir de ejemplos: pueden ser textos, imágenes, sonidos o cualquier dato que deseemos que procese. Una red neuronal, al igual que una persona aprende un idioma, intenta identificar patrones en estos datos.
Luego utiliza estos patrones para realizar tareas como clasificación (determinar a qué categoría pertenece un objeto), regresión (predecir un valor numérico como el precio de una casa) o generación (crear contenido nuevo basado en los patrones aprendidos). Este proceso de entrenar una red neuronal utilizando ejemplos se denomina aprendizaje supervisado y es la forma más común de entrenarla.
El entrenamiento de una red neuronal consiste en enseñarla utilizando ejemplos que ya tienen respuestas conocidas, denominados ejemplos etiquetados. Es similar a proporcionarle un cuestionario con las respuestas correctas ya dadas, permitiéndole aprender a partir de estos ejemplos. Cuando se le solicita a la red que realice predicciones, se le presentan nuevos ejemplos sin las respuestas, es decir, las entradas están sin etiquetar. La red aplica lo que ha aprendido para predecir las respuestas por sí misma.
Ejemplo de Red Neuronal
Esta es una demostración de una Red Neuronal diseñada específicamente para identificar dibujos de gatos y perros.
Aborda un problema de clasificación procesando una entrada de una clase inicialmente desconocida y generando como salida la clase identificada.
Utilícela para obtener una comprensión más profunda.
LMB (Botón Izquierdo del Ratón) - para dibujar.
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La red neuronal realiza algo similar. Aprende a partir de ejemplos: pueden ser textos, imágenes, sonidos o cualquier dato que deseemos que procese. Una red neuronal, al igual que una persona aprende un idioma, intenta identificar patrones en estos datos.
Luego utiliza estos patrones para realizar tareas como clasificación (determinar a qué categoría pertenece un objeto), regresión (predecir un valor numérico como el precio de una casa) o generación (crear contenido nuevo basado en los patrones aprendidos). Este proceso de entrenar una red neuronal utilizando ejemplos se denomina aprendizaje supervisado y es la forma más común de entrenarla.
El entrenamiento de una red neuronal consiste en enseñarla utilizando ejemplos que ya tienen respuestas conocidas, denominados ejemplos etiquetados. Es similar a proporcionarle un cuestionario con las respuestas correctas ya dadas, permitiéndole aprender a partir de estos ejemplos. Cuando se le solicita a la red que realice predicciones, se le presentan nuevos ejemplos sin las respuestas, es decir, las entradas están sin etiquetar. La red aplica lo que ha aprendido para predecir las respuestas por sí misma.
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