Una red neuronal artificial es un sistema computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Está compuesta por capas interconectadas de neuronas artificiales que procesan información de manera similar a como lo hacen las neuronas biológicas. La red tiene una capa de entrada que recibe los datos, capas ocultas que procesan la información, y una capa de salida que produce el resultado final.
En la propagación hacia adelante, los datos viajan desde la capa de entrada hacia la salida. Cada neurona recibe entradas de la capa anterior, multiplica cada entrada por su peso correspondiente, suma todos estos valores, añade un sesgo, y luego aplica una función de activación. Este proceso se repite capa por capa hasta llegar a la salida final.
Las funciones de activación son cruciales en las redes neuronales. Determinan si una neurona se activa y en qué medida. La función sigmoid produce valores entre cero y uno, siendo útil para probabilidades. La función ReLU es más simple, devolviendo cero para valores negativos y el mismo valor para positivos. Estas funciones introducen no linealidad, permitiendo que la red aprenda patrones complejos.
El entrenamiento de una red neuronal utiliza retropropagación. Primero, se calcula el error comparando la salida real con la esperada. Luego, este error se propaga hacia atrás a través de la red, y se utilizan algoritmos como el descenso de gradiente para ajustar los pesos y sesgos. Este proceso se repite miles de veces hasta que la red aprende a producir las salidas correctas.
Las redes neuronales artificiales tienen aplicaciones extraordinarias en nuestra vida diaria. Se utilizan en el reconocimiento de imágenes para identificar objetos y rostros, en el procesamiento de lenguaje natural para traducir idiomas y chatbots, en diagnósticos médicos para detectar enfermedades, en vehículos autónomos para la navegación, y en sistemas de recomendación. Estas tecnologías están transformando la forma en que las máquinas procesan y comprenden la información.