Concepto de una Red Neuronal

Una neurona es la unidad fundamental de procesamiento de información en una red neuronal. Recibe entradas, las procesa y produce una salida.

A cada entrada de una neurona se le asigna un peso, que determina su importancia en el cálculo. Un sesgo es un parámetro adicional que ayuda a desplazar la salida de la neurona, proporcionando flexibilidad en el aprendizaje de patrones.

Entrenar una red neuronal implica ajustar estos pesos y sesgos para minimizar los errores y mejorar la precisión.

La función de activación transforma la suma de las entradas ponderadas en la salida de la neurona. Las funciones de activación más comunes incluyen:

1. Función sigmoide: produce valores entre 0 y 1, útil para clasificación binaria;
2. ReLU (Unidad Lineal Rectificada): ayuda a que las redes profundas se entrenen de manera eficiente;
3. Tangente hiperbólica (tanh): produce valores entre -1 y 1, lo que la hace útil para datos centrados en cero.

Durante la propagación hacia adelante, la información fluye desde la capa de entrada a través de las capas ocultas hasta la capa de salida, donde se realiza una predicción o inferencia.

Para mejorar las predicciones, se utiliza la retropropagación. Este proceso propaga la información del error hacia atrás a través de la red, ajustando los pesos para reducir los errores.

Construcción de una Red Neuronal desde Cero

Un perceptrón multicapa (MLP) consta de varias capas:

1. Capa de entrada: recibe los datos de entrada;
2. Capas ocultas: procesan los datos y extraen patrones;
3. Capa de salida: produce la predicción o clasificación final.

Cada capa contiene múltiples neuronas, y la salida de una capa sirve como entrada para la siguiente.

La retropropagación consiste en la propagación hacia adelante, el cálculo del error, el cálculo del gradiente y el ajuste de pesos y sesgos.

La tasa de aprendizaje es un parámetro clave en el descenso de gradiente, que controla cuánto se actualizan los pesos durante el entrenamiento. Una tasa de aprendizaje más alta acelera el entrenamiento pero puede hacer que el modelo pase por alto patrones importantes, mientras que una tasa de aprendizaje más baja garantiza un aprendizaje más preciso pero puede ralentizar la convergencia.

Existen varias formas de evaluar el rendimiento de un modelo, incluyendo:

• Precisión: mide el porcentaje de predicciones correctas;
• Error cuadrático medio (MSE): evalúa el error en tareas de regresión;
• Entropía cruzada: utilizada comúnmente para problemas de clasificación.

Implementación de una Red Neuronal usando Scikit-Learn

El primer paso es crear un modelo:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(max_iter=200, hidden_layer_sizes=(10, 20, 30), learning_rate_init=0.01)

Una vez creado el modelo, debe entrenarse con el conjunto de entrenamiento:

model.fit(X_train, y_train)

Finalmente, se pueden realizar predicciones, por ejemplo, sobre un conjunto de prueba:

y_pred = model.predict(X_test)

Conclusión

Al elegir entre modelos tradicionales y redes neuronales, considerar el tamaño del conjunto de datos, la complejidad del problema y la interpretabilidad.

Los tipos comunes de redes neuronales son los siguientes:

Bibliotecas populares de aprendizaje profundo:

• TensorFlow: marco de aprendizaje profundo de Google para aprendizaje automático escalable;
• PyTorch: biblioteca de aprendizaje profundo flexible y dinámica, ampliamente utilizada en investigación y producción.