¿Qué es una Red Neuronal?
Introducción
Imagina aprender a traducir inglés a español. Memorizas palabras, frases y su contexto, y pronto puedes traducir oraciones que nunca has visto antes. Una red neuronal funciona de la misma manera: aprende a partir de ejemplos como texto, imágenes o audio, y utiliza los patrones descubiertos para realizar predicciones.
Así como las personas aprenden a distinguir gatos de perros viendo muchos ejemplos, una red neuronal aprende a realizar tareas como clasificación, regresión o generación analizando datos etiquetados. Este proceso se denomina aprendizaje supervisado, la forma más común en que se entrenan las redes neuronales.
Durante el entrenamiento, la red observa ejemplos con respuestas conocidas (etiquetas) y se ajusta para coincidir con ellas. Posteriormente, cuando recibe nuevas entradas sin etiquetar, aplica lo aprendido para realizar predicciones de forma autónoma.
Ejemplo de red neuronal
A continuación se muestra una demostración sencilla de una red neuronal entrenada para reconocer dibujos de gatos y perros. Dibuja algo y observa cómo el modelo lo clasifica:
- LMB – dibujar
- Shift + LMB – borrar
¡Gracias por tus comentarios!
Pregunte a AI
Pregunte a AI
Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla
Can you explain how the neural network in this example works?
What is supervised learning and how does it differ from other types of learning?
Can you give more examples of tasks neural networks can perform?
Awesome!
Completion rate improved to 4
¿Qué es una Red Neuronal?
Desliza para mostrar el menú
Introducción
Imagina aprender a traducir inglés a español. Memorizas palabras, frases y su contexto, y pronto puedes traducir oraciones que nunca has visto antes. Una red neuronal funciona de la misma manera: aprende a partir de ejemplos como texto, imágenes o audio, y utiliza los patrones descubiertos para realizar predicciones.
Así como las personas aprenden a distinguir gatos de perros viendo muchos ejemplos, una red neuronal aprende a realizar tareas como clasificación, regresión o generación analizando datos etiquetados. Este proceso se denomina aprendizaje supervisado, la forma más común en que se entrenan las redes neuronales.
Durante el entrenamiento, la red observa ejemplos con respuestas conocidas (etiquetas) y se ajusta para coincidir con ellas. Posteriormente, cuando recibe nuevas entradas sin etiquetar, aplica lo aprendido para realizar predicciones de forma autónoma.
Ejemplo de red neuronal
A continuación se muestra una demostración sencilla de una red neuronal entrenada para reconocer dibujos de gatos y perros. Dibuja algo y observa cómo el modelo lo clasifica:
- LMB – dibujar
- Shift + LMB – borrar
¡Gracias por tus comentarios!