RED NEURONAL

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LA NEURONA

Redes Neuronales: Son algoritmos de machine learning que imitan el cerebro humano para procesar información. Se utilizan en aplicaciones como reconocimiento de voz/imagen, predicción bursátil, traducción de idiomas y conducción autónoma. Una neurona recibe entradas, realiza un cálculo (similar a una regresión lineal) y genera una salida ajustando pesos y sesgo. Ejemplo: Para un plan perfecto de viernes (realidad virtual + nachos), la salida es 1 (plan perfecto). Una sola neurona no puede resolver problemas complejos, por lo que se necesitan varias. En próximos videos, se explicará cómo combinar neuronas y usar funciones de activación.

RED NEURONAL

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LA RED

Las redes neuronales artificiales están compuestas por múltiples neuronas organizadas en capas, permitiendo el desarrollo del aprendizaje profundo (deep learning) para resolver problemas complejos. A través de funciones de activación, estas redes incorporan no linealidades, facilitando el reconocimiento de patrones en los datos. Su capacidad para combinar varias neuronas en estructuras avanzadas las hace fundamentales en el desarrollo de soluciones sofisticadas en inteligencia artificial.

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BACKPROPAGATING

Las redes neuronales artificiales se basan en la conexión de múltiples neuronas organizadas en capas para formar sistemas capaces de resolver problemas complejos. El aprendizaje profundo (deep learning) utiliza funciones de activación para introducir no linealidades, permitiendo que la red diferencie patrones en los datos. A través de modelos matemáticos y visuales, se demuestra cómo la combinación de neuronas mejora la capacidad de aprendizaje, impulsando el desarrollo de soluciones avanzadas en inteligencia artificial.