- Una red neuronal es un programa o modelo de machine learning que toma decisiones de manera similar al cerebro humano. Se basa en procesos que imitan la forma en que las neuronas biológicas trabajan juntas para identificar patrones, ponderar opciones y llegar a conclusiones.
- Cada red neuronal consta de capas de nodos o neuronas artificiales. Estas capas incluyen:
- Capa de entrada: Recibe datos iniciales.
- Capas ocultas: Pueden haber una o varias capas intermedias. Procesan y transforman la información.
- Capa de salida: Proporciona el resultado final.
- Cada nodo se conecta con otros nodos y tiene su propia ponderación y umbral asociados. Si la salida de un nodo supera el umbral, se activa y envía datos a la siguiente capa.
- Las redes neuronales se entrenan con datos para mejorar su precisión con el tiempo. Son fundamentales en informática e IA, permitiendo clasificar y agrupar datos rápidamente.
- Neuronas artificiales: Son unidades básicas en la red. Cada neurona procesa entradas y produce una salida.
- Estructura de la red neuronal: La organización de las neuronas en capas y sus conexiones determina cómo se procesa la información.
- Función de activación: Define la salida de una neurona según su entrada. Ejemplos incluyen la función sigmoide o ReLU (Rectified Linear Unit).
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