Cómo funciona una red neuronal
Aunque este método ya no existe, alrededor de 2016 esta estrategia dejó de funcionar en esa plataforma y hoy en día se utiliza la red neuronal de YouTube o aprendizaje automático, que se encarga de recomendar los videos a los usuarios.
Este método es ingenioso; la red neuronal es una serie de unidades que pueden recibir números, sumarlos y luego enviar esos números a otras neuronas y modificarlos, de esta manera pueden aumentar los números en cierta dirección o reducirlos; Es muy similar a las neuronas humanas.
Usos de las redes neuronales
Como indicábamos al principio de este artículo, las redes neuronales ya tienen algo de historia: las primeras teorías sobre ellas comenzaron a publicarse a mediados del siglo XX. Sin embargo, son los últimos avances tecnológicos los que han permitido que este modelo de aprendizaje automático obtenga buenos resultados y comience a implementarse.
Además del algoritmo de YouTube propuesto, existen muchos otros ejemplos de implementación de redes neuronales. Sin ir más lejos, Google utilizó esta metodología para dos proyectos diferentes: el uso de redes neuronales le permitió pasar la famosa prueba de reconocimiento de imágenes reCAPTCHA. Además, la empresa también utilizó una red convolucional para reconocer números de calles en Street View.
¿Qué es una red neuronal artificial?
Las redes neuronales artificiales, o ANN, son un tipo de algoritmo de inteligencia artificial. Están inspirados en cómo funciona el cerebro humano, donde las neuronas se disparan y las sinapsis se conectan para almacenar información en nuestro cerebro. ANN es una conexión de nodos que procesan información como lo haría un cerebro. Cada nodo de la red (también llamado “neurona”) tiene entradas y salidas que asignan valores a diferentes piezas de información (la entrada). La salida de un nodo está conectada a la entrada de otro, de modo que los dos nodos se comunican cuando se cumplen ciertas condiciones: esto se llama sinapsis. Hay muchos tipos diferentes de ARN, cada uno con sus propias ventajas y desventajas según sus necesidades específicas. Puede pensar en una red neuronal artificial como un marco para crear algoritmos de IA; hay muchas implementaciones que puede usar para su proyecto específico. Aquí está todo lo que necesita saber para que no se sienta abrumado tratando de comenzar.
¿Qué es una red neuronal en Inteligencia Artificial?
A nivel esquemático, una neurona artificial se representa de la siguiente manera:
Redes neuronales de entrenamiento. Backpropagation o backpropagation
Para conseguir que una red neuronal realice las funciones deseadas, es necesario entrenarla. Una red neuronal se entrena modificando los pesos de sus neuronas para que pueda producir los resultados deseados. Para ello lo que se hace es introducir datos de entrenamiento en la red, en función del resultado obtenido se modifican los pesos de las neuronas en función del error obtenido y en función de la aportación de cada neurona con ese resultado. Este método se llama Backpropagation. Con este método la red puede aprender, obtener un modelo que es capaz de obtener resultados muy precisos incluso con datos muy diferentes a los utilizados durante su entrenamiento.
A pesar de su popularidad hoy en día, las redes neuronales existen desde la década de 1950. Sin embargo, esto se debió a la baja potencia de los equipos en ese momento ya la ausencia de algoritmos que permitieran a las redes aprenderlos de manera efectiva. para dejar de usar. Fue más tarde, gracias a la creación del algoritmo Backpropagation, el uso de GPUs que permiten grandes optimizaciones para este tipo de cálculos y la mayor cantidad de datos disponibles para el entrenamiento, cuando las redes neuronales resurgieron y ganaron protagonismo en diferentes ámbitos. Gracias a estas mejoras es posible la aparición del Deep Learning, que se basa en el uso de redes neuronales profundas, es decir, redes formadas por una gran cantidad de capas para tareas complejas.
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