Las redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) son modelos computacionales inspirados en la estructura y función del cerebro humano. Están compuestas de unidades de procesamiento llamadas neuronas artificiales que están interconectadas mediante pesos. Las ANN pueden ser utilizadas para resolver una amplia variedad de problemas de aprendizaje automático, como el reconocimiento de imágenes, la clasificación de texto y la predicción de series temporales.
Estructura y funcionamiento
Una ANN típica consta de tres tipos de capas:
- Capa de entrada: Recibe los datos de entrada y los distribuye a las neuronas en la siguiente capa.
- Capas ocultas: Realizan el procesamiento y transformación de los datos. Una ANN puede tener varias capas ocultas, lo que permite aprender representaciones más complejas.
- Capa de salida: Genera la salida final del modelo, que puede ser una clasificación, una regresión o cualquier otro tipo de predicción.
Cada neurona en la red recibe entradas de las neuronas de la capa anterior, las cuales son multiplicadas por los pesos correspondientes y luego sumadas. A esta suma se le aplica una función de activación que determina si la neurona se activa o no y cuál es su nivel de activación. Algunas funciones de activación comunes son la función sigmoide, la tangente hiperbólica y la función ReLU (rectificador lineal unitario).
Entrenamiento de una ANN
El entrenamiento de una ANN implica ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar una función de pérdida que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales. Uno de los algoritmos más comunes para entrenar ANN es la retropropagación (backpropagation), que utiliza el descenso de gradiente para actualizar los pesos de manera iterativa.
Un Ejemplo de una ANN sería por ejemplo el reconocimiento de dígitos escritos a mano
Uno de los ejemplos clásicos de aplicaciones de ANN es el reconocimiento de dígitos escritos a mano utilizando el conjunto de datos MNIST. Este conjunto de datos contiene imágenes de dígitos escritos a mano (del 0 al 9) y sus correspondientes etiquetas. Una ANN puede ser entrenada para reconocer estos dígitos con alta precisión mediante el siguiente proceso:
- Preparar los datos: Las imágenes se normalizan y se convierten en vectores de características.
- Construir la red neuronal: Se define la estructura de la ANN, incluyendo el número de capas ocultas y neuronas por capa, así como las funciones de activación.
- Entrenar la red neuronal: Utilizar un conjunto de entrenamiento para ajustar los pesos de la red mediante retropropagación y descenso de gradiente.
- Evaluar el rendimiento: Probar la ANN con un conjunto de datos de prueba para evaluar su precisión en la clasificación de dígitos no vistos previamente.
Enlaces de interés
- Neural Networks and Deep Learning: Un libro en línea gratuito que proporciona una introducción detallada a las redes neuronales y el aprendizaje profundo, con ejemplos y visualizaciones interactivas.
- TensorFlow: Una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que facilita la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning, incluyendo redes neuronales.
- Keras: Una interfaz de alto nivel para TensorFlow que simplifica la creación y el entrenamiento de modelos de deep learning.
- Convolutional Neural Networks (CNN): Un tutorial que explica cómo funcionan las redes neuronales convolucionales, un tipo especial de ANN diseñado para el procesamiento de imágenes.
- Recurrent Neural Networks (RNN): Un artículo que explora las redes neuronales recurrentes, otro tipo de ANN especializado en el procesamiento de secuencias temporales y series de datos.
Palabras destacadas
- Redes Neuronales Artificiales (ANN)
- Neuronas artificiales
- Pesos
- Capa de entrada
- Capas ocultas
- Capa de salida
- Función de activación
- Función de pérdida
- Retropropagación (backpropagation)
- Descenso de gradiente
- MNIST
