Las redes neuronales son sistemas computacionales inspirados en el cerebro humano. Están compuestas por capas de neuronas artificiales interconectadas que procesan información de manera distribuida. Cada neurona recibe señales, las procesa y transmite el resultado a otras neuronas, permitiendo que la red aprenda patrones complejos en los datos.
El proceso comienza con la entrada de datos en la primera capa. Cada neurona de entrada recibe un valor específico que representa una característica de los datos. Estos valores se propagan hacia adelante a través de conexiones ponderadas. Cada conexión tiene un peso que determina qué tan importante es esa señal para la neurona receptora.
En cada neurona se realiza un cálculo específico. Primero se calcula la suma ponderada de todas las entradas, multiplicando cada entrada por su peso correspondiente. Luego se añade un valor llamado sesgo o bias. Este resultado pasa por una función de activación, como la función sigmoide, que introduce no linealidad y determina la intensidad de la señal de salida.
El aprendizaje ocurre mediante el ajuste iterativo de pesos y sesgos. La red hace una predicción, se calcula el error comparando con el resultado esperado, y luego se usa retropropagación para ajustar los parámetros. Este proceso se repite muchas veces, reduciendo gradualmente el error hasta que la red aprende a hacer predicciones precisas.
La capa de salida produce el resultado final de la red neuronal. Dependiendo de la aplicación, puede generar clasificaciones como reconocer si una imagen contiene un gato o un perro, predicciones numéricas como el precio de una casa, o probabilidades de diferentes eventos. Las redes neuronales tienen aplicaciones en reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje, medicina, finanzas y muchos otros campos, transformando datos complejos en información útil.