Anderson Meza

¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas pueden aprender a reconocer rostros en fotos, traducir idiomas automáticamente o incluso predecir el comportamiento humano? ¡Bienvenido a un viaje fascinante a través del corazón de la inteligencia artificial! En este blog, te sumergirás en el asombroso mundo de las redes neuronales, la tecnología que ha revolucionado la forma en que las máquinas comprenden el mundo que las rodea.

Las redes neuronales artificiales están inspiradas en las redes neuronales de los humanos. Si! son una abstracción de la forma en como nosotros pensamos. Cabe decir que el cerebro es aún mucho más complejo de lo que son las redes neuronales artificiales. Pero es asombroso cómo hemos llegado como humanidad a poder replicar parte de este proceso mental y plasmarlo en diferentes tareas.

¿Listos para desentrañar el misterio detrás de la inteligencia artificial? ¡Comencemos!

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Una red neuronal es un conjunto de neuronas que están conectadas entre sí. Cada una de estas procesa la información que ingresa y genera una salida que la transmite a las demás neuronas. De esta manera se transmite la información y se va procesando durante todo el camino. A Continuación te muestro los elementos de una red neuronal:

1. Neuronas Artificiales: En una red neuronal, tienes «neuronas artificiales» que son como pequeñas unidades de procesamiento. Cada neurona toma una o varias entradas y produce una salida.
2. Capas: Las neuronas se organizan en capas. Generalmente, hay tres tipos de capas: la capa de entrada (donde entran los datos), capas ocultas (donde ocurre el procesamiento), y la capa de salida (donde obtienes el resultado).
3. Conexiones: Las neuronas están conectadas entre sí por «pesos» que representan la importancia de cada conexión. Durante el entrenamiento, la red ajusta los valores de estos pesos dependiendo de que tanta influencia tenga en otra neurona.
4. Funciones de Activación: Cada neurona aplica una función matemática llamada «función de activación» a su entrada. Es como un interruptor que decide si una neurona debe «encenderse» o «apagarse» en función de la entrada que recibe. Si la entrada supera un cierto umbral, la neurona se activa y pasa información a la siguiente capa de la red; de lo contrario, permanece inactiva.
5. Aprendizaje: El proceso de entrenamiento implica darle a la red muchos ejemplos de entrada y decirle cuál debería ser la salida correcta. La red compara su predicción con la respuesta real y ajusta sus pesos para mejorar sus predicciones gradualmente.
6. Predicción: Una vez entrenada, la red puede tomar nuevas entradas y hacer predicciones basadas en lo que ha aprendido. Por ejemplo, si has entrenado una red para reconocer gatos en fotos, puedes darle una imagen y te dirá si hay un gato o no.

!Manos a la obra!

Tomando el ejemplo de que quieres enseñarle a una red neuronal a reconocer entre un perro y un gato. En principio, tenemos que recolectar datos, es decir, muchas imágenes de perros y gatos. Luego, podemos configurar nuestra red neuronal. Tomando como referencia la red que se muestra al inicio, te muestro como funcionaría cada una de las neuronas.

CAPA DE ENTRADA – 3 Neuronas

• Neurona 1 – Color del Pelaje: Esta neurona podría estar encargada de analizar el color del pelaje en la imagen. Por ejemplo, si la imagen tiene un pelaje predominantemente marrón, esta neurona podría tener un valor alto para indicar que el color del pelaje es marrón.
• Neurona 2 – Forma de las Orejas: La segunda neurona podría enfocarse en la forma de las orejas de la imagen. Por ejemplo, si la imagen muestra orejas puntiagudas, esta neurona podría tener un valor alto para indicar que la forma de las orejas es puntiaguda, lo que podría ser una característica de gatos.
• Neurona 3 – Longitud de la Cola: La tercera neurona podría estar relacionada con la longitud de la cola. Si la imagen tiene una cola corta, esta neurona podría tener un valor alto para indicar que la cola es corta, lo que podría ser una característica de ciertos perros.

Estas tres neuronas generan valores numéricos que pueden ser altos o bajos dependiendo de su percepción de la imagen. Pero estos valores por sí solos no son suficientes para determinar si la imagen es de un perro o un gato. Aquí es donde entra en juego la función de activación.

La función de activación es como un interruptor dentro de cada neurona. Toma el valor numérico generado por la neurona y decide si esa neurona «se enciende» o «se apaga» en función de ese valor.

Por ejemplo, si la función de activación determina que el valor es mayor que 0.5, la neurona se activa (puede considerarse «encendida»), lo que significa que está contribuyendo a la decisión final de la red. Si el valor es menor de 0.5, la neurona se mantiene inactiva (puede considerarse «apagada»).

CAPA OCULTA – 4 Neuronas

• Neurona 1 – Detecta Patrones de Color: Esta neurona podría especializarse en detectar patrones de color específicos que son comunes en las imágenes de gatos o perros. Por ejemplo, podría buscar combinaciones de colores de pelaje que sugieran la presencia de gatos.
• Neurona 2 – Formas y Contornos: La segunda neurona podría enfocarse en identificar formas y contornos en la imagen. Por ejemplo, podría buscar la forma de orejas puntiagudas que a menudo se asocian con los gatos.
• Neurona 3 – Texturas: Esta neurona podría estar sintonizada para reconocer texturas particulares, como pelaje suave o áspero, que son características distintivas de perros o gatos.
• Neurona 4 – Características Generales: La cuarta neurona podría ser una especie de «neurona generalista» que busca cualquier característica que ayude a diferenciar entre perros y gatos, pero no se especializa en una característica en particular.

CAPA OCULTA – 4 Neuronas

Estas neuronas podrían realizar tareas más complejas combinando la información de las neuronas de la primera capa oculta. Por ejemplo:

• Neurona 5 – Reconoce Combinaciones de Características: Puede detectar patrones más avanzados al combinar información sobre el color del pelaje, la forma de las orejas y la textura para hacer predicciones más precisas sobre si la imagen contiene un perro o un gato.
• Neurona 6 – Detalles Específicos: Esta neurona podría centrarse en detalles específicos que son cruciales para diferenciar entre las dos categorías, como la longitud de la cola en relación con la forma de las orejas.
• Neurona 7 – Características de Contexto: Puede considerar el contexto de toda la imagen, como la disposición de las características dentro de la imagen, para tomar una decisión final.
• Neurona 8 – Generalización: Podría ser una neurona que generaliza aún más la información y busca patrones globales que son relevantes para la clasificación general de perros y gatos.

CAPA SALIDA – 1 Neurona

• Neurona 1 – Decisión final: toma todas las características procesadas de la imagen y decide si representa un perro o un gato aplicando una función matemática. Si la respuesta es alta, la red clasifica la imagen como un gato; si es baja, la clasifica como un perro. En resumen, la neurona de salida decide la respuesta final de la red.

A tomar en cuenta

Cada neurona en la red neuronal desempeña un papel específico y contribuye a la decisión final. Cada una da un criterio el cual se basa en la información que reciben de las neuronas anteriores.

Pero, ¿cómo determinan las neuronas qué información de la que recibe es más relevante? Aquí es donde entran en juego los pesos.

Los pesos que asignan a las neuronas anteriores determinan la influencia que tienen en el criterio de la neurona. A medida que entrenas la red, estos pesos se ajustan para optimizar su capacidad para tomar decisiones precisas y aprender de los datos.

A medida que profundizas en las capas de una red neuronal, cada neurona en las capas ocultas se vuelve más especializada y procesa información de manera más compleja.

Esto permite que la red capture representaciones abstractas y de alto nivel de los datos, lo que a menudo es esencial para tareas de clasificación y predicción precisas.

RESUMEN

En conjunto, las neuronas en una red neuronal artificial permiten que la máquina realice tareas de reconocimiento y toma de decisiones al procesar datos de entrada y aprender patrones y relaciones complejas en esos datos.

Este enfoque se inspira en el funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano y ha demostrado ser eficaz en una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural.

Finalmente, si quieres aprender cómo funciona la inteligencia artificial te invito a ver mi → blog en el que explico de una manera sencilla cómo funciona la inteligencia artificial. También te comparto un video de una explicación adicional de las redes neuronales → video

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