{"id":42549,"date":"2023-08-09T11:55:38","date_gmt":"2023-08-09T17:55:38","guid":{"rendered":"https:\/\/webirix.com\/?p=42549"},"modified":"2024-05-13T13:42:04","modified_gmt":"2024-05-13T19:42:04","slug":"redes-neuronales-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webirix.com\/en\/redes-neuronales-ia\/","title":{"rendered":"Redes neuronales IA"},"content":{"rendered":"

\u00bfQu\u00e9 son las redes neuronales?<\/strong><\/em><\/p>\n

Las redes neuronales son el principal motivo por el cual las computadoras son capaces de aprender y evolucionar su m\u00e9todo de aprendizaje en la era moderna de la computaci\u00f3n y la inteligencia artificial, consta en un complejo m\u00e9todo computacional que imita la funcionalidad del cerebro humano, permitiendo as\u00ed a las computadoras realizar tareas similares a las capacidades del cerebro humano, como pueden ser aprender, memorizar, procesar informaci\u00f3n, adaptarse al entorno, reconocimiento de patrones entre algunas otras capacidades relacionadas unas con las otras.<\/p>\n

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El futuro es hoy…<\/strong><\/em><\/p>\n

En el presente a\u00f1o la IA ha tomado mucha relevancia en una infinidad de \u00e1reas como lo son el arte, en los chatbots como ChatGPT, en la industria 5.0 sobre todo ya que cada vez se trata de automatizar m\u00e1s los procesos, en el campo y la agricultura, para fines cient\u00edficos sobre todo puesto que existe una actual cr\u00edtica sobre los riesgos que podr\u00eda presentar la misma. De una u otra manera, esta tecnolog\u00eda ha tenido un impacto sumamente importante para la humanidad y hoy hablaremos un poco acerca de las redes neuronales y como ayudan a que la IA trabaje.<\/p>\n

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\u00bfC\u00f3mo funcionan las redes neuronales?<\/strong><\/em><\/p>\n

Las neuronas artificiales son m\u00f3dulos de software que simulan el comportamiento de las neuronas biol\u00f3gicas, la estructura de las redes neuronales se basa en una serie de nodos que conectan una se\u00f1al de entrada con un procesamiento computacional llamado “Capa oculta” la cual se encarga de procesar la se\u00f1al de entrada. La capa oculta es la parte fundamental del sistema porque se encarga de procesar la informaci\u00f3n que va recibiendo mediante una estructura de nodos que parte de un modelo matem\u00e1tico donde la informaci\u00f3n se va reduciendo por partes ,\u00a0 una vez procesada dicha informaci\u00f3n las se\u00f1ales de este campo pasan ahora a lo que se conoce como “Capa de salida” que finaliza el proceso con el resultado final ya procesado.<\/p>\n

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Las redes neuronales pueden tener m\u00e1s de unas 3 capas y con base al n\u00famero de estas habr\u00e1 una clasificaci\u00f3n en cuanto a los tipos de redes neuronales.<\/p>\n

Mocapas.<\/em><\/strong><\/p>\n

Son redes neuronales simples que cuentan con una capa de entrada y una de salida.<\/p>\n

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Multicapas<\/strong>. <\/em><\/p>\n

Cuentan con varias capas diferenciadas.<\/p>\n

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La parte intermedia en el sistema de redes neuronales es \u00e9l:<\/p>\n

C\u00e1lculo de la p\u00e9rdida.\u00a0<\/strong><\/p>\n

El c\u00e1lculo de perdida funciona b\u00e1sicamente como un retroalimentador de se\u00f1ales, es decir, compara la se\u00f1al de salida con las se\u00f1ales reales que se toman como se\u00f1ales de entrada, para determinar la diferencia entre las mismas (Error) y con base a esto realiza futuras predicciones para mejorar sus respuestas, permitiendo as\u00ed a este proceso en mejorar o evolucionar mediante el aprendizaje continuo mediante este m\u00e9todo computacional.<\/p>\n

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Por otro lado, la parte final del sistema es la:<\/p>\n

Retropropagaci\u00f3n y actualizaci\u00f3n de pesos.<\/strong><\/p>\n

Se ajustan los pesos y sesgos de la red hacia atr\u00e1s a trav\u00e9s de la red utilizando un algoritmo de optimizaci\u00f3n, como el descenso del gradiente, para reducir la p\u00e9rdida y mejorar el rendimiento de la red. Este proceso de retropropagaci\u00f3n se repite iterativamente durante el entrenamiento para mejorar el aprendizaje de la red.<\/p>\n

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Las redes neuronales son poderosos modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que han demostrado ser efectivos en diversas tareas de aprendizaje autom\u00e1tico y reconocimiento de patrones. Su capacidad para aprender de los datos y resolver problemas complejos ha llevado a importantes avances en inteligencia artificial y tecnolog\u00eda en general, sin duda alguna estamos ante la revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica m\u00e1s importante del siglo XXI y posiblemente de todos los tiempos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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