Redes neuronales IA

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son el principal motivo por el cual las computadoras son capaces de aprender y evolucionar su método de aprendizaje en la era moderna de la computación y la inteligencia artificial, consta en un complejo método computacional que imita la funcionalidad del cerebro humano, permitiendo así a las computadoras realizar tareas similares a las capacidades del cerebro humano, como pueden ser aprender, memorizar, procesar información, adaptarse al entorno, reconocimiento de patrones entre algunas otras capacidades relacionadas unas con las otras.

El futuro es hoy…

En el presente año la IA ha tomado mucha relevancia en una infinidad de áreas 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 más los procesos, en el campo y la agricultura, para fines científicos sobre todo puesto que existe una actual crítica sobre los riesgos que podría presentar la misma. De una u otra manera, esta tecnología 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.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Las neuronas artificiales son módulos de software que simulan el comportamiento de las neuronas biológicas, la estructura de las redes neuronales se basa en una serie de nodos que conectan una señal de entrada con un procesamiento computacional llamado «Capa oculta» la cual se encarga de procesar la señal de entrada. La capa oculta es la parte fundamental del sistema porque se encarga de procesar la información que va recibiendo mediante una estructura de nodos que parte de un modelo matemático donde la información se va reduciendo por partes ,  una vez procesada dicha información las señales de este campo pasan ahora a lo que se conoce como «Capa de salida» que finaliza el proceso con el resultado final ya procesado.

Las redes neuronales pueden tener más de unas 3 capas y con base al número de estas habrá una clasificación en cuanto a los tipos de redes neuronales.

Mocapas.

Son redes neuronales simples que cuentan con una capa de entrada y una de salida.

Multicapas.

Cuentan con varias capas diferenciadas.

La parte intermedia en el sistema de redes neuronales es él:

Cálculo de la pérdida. 

El cálculo de perdida funciona básicamente como un retroalimentador de señales, es decir, compara la señal de salida con las señales reales que se toman como señales de entrada, para determinar la diferencia entre las mismas (Error) y con base a esto realiza futuras predicciones para mejorar sus respuestas, permitiendo así a este proceso en mejorar o evolucionar mediante el aprendizaje continuo mediante este método computacional.

Por otro lado, la parte final del sistema es la:

Retropropagación y actualización de pesos.

Se ajustan los pesos y sesgos de la red hacia atrás a través de la red utilizando un algoritmo de optimización, como el descenso del gradiente, para reducir la pérdida y mejorar el rendimiento de la red. Este proceso de retropropagación se repite iterativamente durante el entrenamiento para mejorar el aprendizaje de la red.