Ciencia de datos desde cero, 2ª edición

Capítulo 18. Redes neuronales

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Me gustan las tonterías; despiertan las neuronas.

Dr. Seuss

Una red neuronal artificial (o red neuronal para abreviar) es un modelo predictivo motivado por la forma en que funciona el cerebro. Piensa en el cerebro como un conjunto de neuronas conectadas entre sí. Cada neurona observa las salidas de las demás neuronas que se alimentan de ella, realiza un cálculo y, a continuación, se dispara (si el cálculo supera algún umbral) o no se dispara (si no lo supera).

En consecuencia, las redes neuronales artificiales están formadas por neuronas artificiales, que realizan cálculos similares sobre sus entradas. Las redes neuronales pueden resolver una gran variedad de problemas, como el reconocimiento de la escritura a mano y la detección facial, y se utilizan mucho en el aprendizaje profundo, uno de los subcampos más de moda de la ciencia de datos. Sin embargo, la mayoría de las redes neuronales son "cajas negras": inspeccionar sus detalles no permite comprender muy bien cómo resuelven un problema. Y las grandes redes neuronales pueden ser difíciles de entrenar. Para la mayoría de los problemas a los que te enfrentarás como científico de datos en ciernes, probablemente no sean la opción adecuada. Algún día, cuando intentes construir una inteligencia artificial que provoque la Singularidad, es muy posible que sí lo sean.

Perceptrones

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