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Conceptos básicos de las redes neuronales - Tutorial de ChatGPT

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Conceptos básicos de las redes neuronales

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Al adentrarnos en el fascinante mundo de Chat GPT, es esencial comprender los cimientos sobre los cuales se construye: las redes neuronales. Estas redes son el corazón de muchos sistemas de inteligencia artificial y proporcionan la base para que modelos como GPT puedan aprender y comprender el lenguaje humano. A continuación, veremos algunos conceptos clave relacionados con las redes neuronales. La unidad fundamental de una red neuronal es la neurona artificial. Inspirada en las neuronas biológicas de nuestros cerebros, una neurona artificial recibe una serie de entradas, las procesa y produce una salida. Dentro de cada neurona, la función de activación decide si la neurona debe activarse o no basándose en la suma ponderada de sus entradas. Existen varias funciones de activación y cada una tiene sus propios usos y características. La salida producida por la neurona es calculada mediante una combinación de las entradas, pesos asociados y la función de activación. Las redes neuronales se componen de diferentes capas. La primera capa es la capa de entrada donde se reciben los datos. Le siguen una o más capas ocultas donde ocurre el procesamiento principal y, finalmente, hay una capa de salida que presenta el resultado final al usuario. La profundidad de una red, es decir, la cantidad de capas ocultas, puede variar. Las redes con muchas capas se conocen como redes neuronales profundas o deep learning. Veamos ahora un ejemplo para ilustrar estos conceptos. Imaginemos una red neuronal sencilla, diseñada para determinar si un fruto es una manzana o una naranja. Basándonos en dos características el color, rojo o naranja, y la textura, lisa o rugosa. La red recibe la siguiente entrada: Color, rojo; textura, liso. Estos valores de entrada se presentan a la capa de entrada de la red. Cada neurona en esta capa recibe una característica. La neurona uno recibe el valor de color rojo y la neurona dos recibe el valor de textura liso. Estas neuronas transmiten los valores a la siguiente capa. La capa oculta después de multiplicarlos por un peso. Inicialmente estos pesos se establecen de manera aleatoria y se van ajustando con el entrenamiento. La capa oculta recibe los valores de las neuronas anteriores y los procesa. Si la red comete un error, por ejemplo, predice una manzana cuando en realidad debería ser una naranja, ajustará sus pesos mediante el proceso de retropropagación para mejorar sus predicciones futuras. Con suficientes ejemplos y repetidas correcciones, la red mejorará en su tarea y hará predicciones más precisas. Este es un ejemplo extremadamente simplificado. Las redes neuronales suelen tener muchas neuronas y varias capas y requieren de grandes cantidades de datos para entrenarse adecuadamente.

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