Las redes neuronales son la base de mucha de la inteligencia artificial moderna. Aquí entenderás con claridad cómo funcionan sus capas, qué hace la función sigmoide y por qué la computación paralela con GPUs fue clave para el auge del machine learning. Con ejemplos prácticos y lenguaje directo, verás cómo se conectan conceptos como perceptrón, feed forward network, backpropagation y cadenas de Markov.
¿Cómo funcionan las redes neuronales y por qué importan?
Las redes neuronales se inspiran en el cerebro: neuronas con sinapsis que reciben señales, las transforman y disparan salidas. En computación, los inputs son datos en memoria RAM que alimentan la red, se procesan en capas y producen un resultado. La idea central: entrenar con ejemplos donde conoces la entrada y la salida.
- Una red prueba muchas transformaciones en paralelo y apaga las que no funcionan.
- Las que sí se acercan al resultado esperado “se refuerzan” con mayor peso y bias.
- Este ciclo iterativo se ajusta con backpropagation para aprender de los errores.
¿Qué es una neurona artificial?
Una neurona recibe varios valores de entrada, los multiplica por pesos, suma todo y aplica una función de activación. El resultado se pasa a la siguiente capa. Así, muchas neuronas colaboran para aproximar salidas complejas.
- Entradas: horas de estudio y de sueño en un ejemplo educativo.
- Pesos: importancia relativa de cada entrada.
- Bias: desplazamiento que ajusta la activación.
¿Cómo se entrena con datos sin frustrarse?
El entrenamiento requiere paciencia. Si algo no se entiende a la primera, dejar que el proceso siga ayuda a asimilar ideas difíciles. La recomendación: manejar expectativas y frustración; es normal cuando los conceptos son nuevos y densos.
- Entrena con pares de entrada-salida conocidos.
- Observa si la red acierta; si no, reajusta pesos y bias.
- Repite muchas veces en paralelo.
¿Qué tipos de redes existen?
Existen múltiples arquitecturas con distintos usos y complejidad.
- Perceptrón: la forma más básica con una sola capa.
- Feed forward network: datos entran por capas y salen al final.
- Redes recurrentes y simétricas: variantes para secuencias o estructuras específicas.
- Backpropagation: mecanismo para corregir errores usando datos de prueba.
Además, hay técnicas complementarias como las cadenas de Markov, útiles para predicción de texto: si un patrón se repite frecuentemente, es probable que se repita de nuevo.
¿Qué hacen las funciones de activación y la función sigmoide?
La función de activación decide si una neurona “se enciende” y cuánto. Tres ejemplos ilustran su rol: escalón, signo y sigmoide. La sigmoide recorre un gradiente continuo entre 0 y 1 y ofrece más matices para aprender.
- Función de pasos: salida binaria 0 o 1.
- Función de signos: valores en −1, 0 o 1.
- Función sigmoide: curva suave entre 0 y 1 para probar “todas las probabilidades”.
¿Cómo operan pesos y bias en la salida?
Primero se suman entradas ponderadas por sus pesos; luego se aplica la activación. Ajustar pesos dice “qué es más importante” (por ejemplo, estudio sobre sueño); el bias desplaza la curva para afinar cuándo se activa.
- Suma ponderada: entrada × peso, luego sumatoria.
- Activación: transforma la suma en señal útil.
- Ajuste: si falla, backpropagation corrige pesos y bias.
¿Por qué esta matemática luce compleja?
Al expresarse formalmente, aparecen sumatorias y funciones; puede intimidar. Pero el proceso práctico es siempre el mismo: combinar entradas con pesos, sumar, activar y corregir; repetir hasta aproximar bien el objetivo.
¿Cómo se aplican en visión por computadora y qué computación requiere?
En visión, cada píxel puede ser un input. Por eso se necesita gran capacidad de cómputo. El auge reciente no vino por “matemática nueva”, sino por acceso a cómputo paralelo en la nube y GPUs.
- Infraestructura: Google Cloud, Amazon Web Services, Azure.
- Procesadores paralelos: la GPU como estándar para correr muchas operaciones a la vez.
- Industria: Nvidia invierte en hardware especializado para IA.
¿Se detecta un semáforo con IA o con reglas?
Depende. A veces no se usan redes neuronales, sino filtros de color y condicionales if para hallar patrones de luces roja, amarilla y verde en una “cajita”. Es un recordatorio: no todo problema requiere IA; hay soluciones con algoritmos simples.
- Filtrado de colores brillantes.
- Búsqueda de patrones circulares en una región.
- Recorte y análisis por resolución de cámara.
¿Cómo identifica un modelo un automóvil específico?
Una red analiza primero grupos de píxeles, luego patrones más grandes y rasgos como ruedas o logo. Múltiples redes colaboran: “parece metálico”, “parece automóvil”, “parece Audi”, “parece A7”. El proceso es intensivo y se beneficia de cómputo masivo en paralelo.
- De lo simple a lo complejo: píxel, textura, forma, clase.
- Capas sucesivas afinan la predicción.
- Salida final: la clase más probable.
Si te interesa profundizar en cómo se conectan estos temas con ingeniería de software, en el curso Fundamentos de Ingeniería de Software de Platzi se exploran decisiones técnicas y su porqué: Platzi.com/fundamentos.
¿Quieres seguir la conversación? Escribe qué parte te retó más o qué concepto de activación, pesos o backpropagation te gustaría ver con más ejemplos.
