Una red neuronal, es una aplicación que emplea software de la misma forma que funciona las neuronas humanas. Generalmente los mejores lenguajes para traba jar con ella son R, Python o MATLAB, lenguajes que trabajamos y puedes aprender en nuestra academia, pero profundicemos en las redes neuronales.
La forma más común de representar la estructura de una red neuronal es mediante el uso de capas (layers), formadas a su vez por neuronas (unidades, units o neurons).
Cada neurona, realiza una operación sencilla y está conectada a las neuronas de la capa anterior y de la capa siguiente mediante pesos, cuya función es regular la información que se propaga de una neurona a otra.La primera capa de la red neuronal (color verde) se conoce como capa de entrada o input layer y recibe los datos en bruto, es decir, el valor de los predictores.
Para facilitar la comprensión de la estructura de las redes, es útil representar una red equivalente a un modelo de regresión lineal.Cada neurona de la capa de entrada representa el valor de uno de los predictores.
Las flechas representan los coeficientes de regresión, que en términos de redes se llaman pesos, y la neurona de salida representa el valor predicho.
Dentro de cada neurona, ocurren simplemente dos operaciones: la suma ponderada de sus entradas y la aplicación de una función de activación.
A continuación, este valor se pasa por una función, conocida como función de activación, que transforma el valor neto de entrada en un valor de salida.
Si bien el valor que llega a la neurona, multiplicación de los pesos por las entradas, siempre es una combinación lineal, gracias a la función de activación, se pueden generar salidas muy diversas.
Es en la función de activación donde reside el potencial de los modelos de redes para aprender relaciones no lineales.La anterior ha sido una explicación intuitiva del funcionamiento de una neurona.
Conclusión
Si quieres aprender Python, redes neuronales e inteligencia artificial, disponemos de equipo que te permitirán conocer todo lo refente con IA.
FUENTE
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