Fundamentos de Redes Neuronales y Deep Learning

¿Qué es una red neuronal?

Las redes neuronales son fundamentales en el campo del deep learning, utilizadas en diversos sectores para resolver problemas complejos como el etiquetado de imágenes o la generación de texto. Funcionan mediante la simulación de las conexiones neuronales del cerebro humano, permitiendo una transformación profunda en cómo las máquinas entienden y procesan información.

¿Cómo está estructurada una red neuronal?

Una red neuronal típica está formada por tres componentes clave:

• Capa de entrada: Recepción de datos procesados que se transmiten a la capa oculta. Estos datos suelen incluir información relevante, como características demográficas o anteriores compras en un modelo que pretende predecir el comportamiento de compra de los clientes.

• Capa oculta: Este es el núcleo de las operaciones complejas. Oficia como un centro de procesamiento donde se realizan módulos y funciones complejas que permiten clasificar y analizar datos, como reconocer si una imagen es de un perro o un gato o incluso generar texto imitando un tuit. Esta capa está formada por unidades ocultas interconectadas, manipulando los datos a través de ajustes en parámetros como pesos y funciones de activación.

• Capa de salida: Es el componente decisivo de la red que proporciona la respuesta o predicción esperada. A menudo, esta capa se utiliza para emitir una probabilidad u otra medida que ayude en la toma de decisiones.

¿Cuáles son los tipos de funciones de activación?

Las funciones de activación son esenciales para determinar el comportamiento de las salidas en cada neurona de las redes. Actúan como filtros que permiten o bloquean el paso de ciertos valores. Aquí algunos ejemplos:

• Función ReLU (Rectified Linear Unit): Esta función introduce una no linealidad, aplicada habitualmente en capas ocultas, permitiendo la propagación de valores positivos y bloqueando los negativos.

• Softmax: Común en salidas de clasificación, convierte un vector de números en una distribución de probabilidad sobre las diferentes clases, útil para predecir la clase correcta de un ítem.

• Sigmoid: Genera un output de probabilidad entre 0 y 1, ofreciendo una visión clara para distinguir entre categorías binarias.

¿Qué es el deep learning?

El deep learning se refiere a incrementar la profundidad de nuestras redes entendiendo dos aspectos principales:

• Profundidad: Añadir más capas ocultas, facilitando representaciones de mayor complejidad de los datos de entrada.

• Anchura: Incluir más unidades ocultas dentro de una capa, diversificando la manera en que se procesa la información.

La manipulación experta de estos parámetros es vital para resolver problemas específicos, y en el futuro, comprenderemos cómo entrenar estas redes para optimizar su rendimiento.

¿Cómo entrenar una red neuronal?

El entrenamiento de una red neuronal implica ajustar sus parámetros para mejorar en la tarea que se desea realizar. Este proceso suele incluir la aplicación de métodos como el descenso del gradiente para optimizar los pesos de las conexiones entre neuronas. En la próxima serie de clases nos sumergiremos en estos mecanismos, explorando cómo actualizarlos y evaluarlos de manera exhaustiva. ¡No pierdas la oportunidad de avanzar en este fascinante campo!