¿Qué es una Red Neuronal?
Introducción
Imagina que deseas aprender a traducir texto del inglés al español. Aprendes idiomas memorizando palabras y frases, sus significados y el contexto en el que se utilizan. Basándote en esta experiencia, podrás traducir textos nuevos que nunca has visto antes.
Otro caso es la clasificación de gatos y perros. Así como una persona aprende a distinguirlos a partir de ejemplos vistos en la vida, una red neuronal también puede aprender a diferenciarlos a partir de tales ejemplos.
Una red neuronal funciona de manera similar: aprende a partir de ejemplos, que pueden incluir textos, imágenes, sonidos o cualquier otro tipo de datos que esté diseñada para procesar. Así como una persona aprende un idioma reconociendo patrones, una red neuronal identifica estructuras y relaciones dentro de los datos.
Utilizando estos patrones, puede realizar tareas como clasificación (determinar la categoría de un objeto), regresión (predecir valores numéricos como precios de viviendas) o generación (crear contenido nuevo basado en patrones aprendidos). El proceso de entrenar una red neuronal con ejemplos etiquetados se conoce como aprendizaje supervisado, que es el enfoque de entrenamiento más común.
Entrenar una red neuronal implica enseñarla utilizando ejemplos que ya tienen respuestas conocidas, denominados ejemplos etiquetados. Es similar a proporcionar un cuestionario donde las respuestas correctas ya están dadas, permitiendo que el modelo aprenda a partir de estos ejemplos.
Cuando se le solicita a la red que realice predicciones, recibe nuevos ejemplos sin respuestas conocidas — estos datos de entrada son no etiquetados. El modelo entonces aplica lo aprendido durante el entrenamiento para predecir los resultados correctos de forma autónoma.
Ejemplo de Red Neuronal
Esta es una demostración de una Red Neuronal diseñada específicamente para identificar dibujos de gatos y perros.
Aborda un problema de clasificación procesando una entrada de una clase inicialmente desconocida y generando la clase identificada.
Utilícela para obtener una comprensión más profunda.
- LMB (botón izquierdo del ratón) - para dibujar;
- Shift + LMB - para borrar.
¡Gracias por tus comentarios!
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Can you explain how the neural network in this example works?
What is supervised learning in more detail?
How does the neural network distinguish between cats and dogs?
Awesome!
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Otro caso es la clasificación de gatos y perros. Así como una persona aprende a distinguirlos a partir de ejemplos vistos en la vida, una red neuronal también puede aprender a diferenciarlos a partir de tales ejemplos.
Una red neuronal funciona de manera similar: aprende a partir de ejemplos, que pueden incluir textos, imágenes, sonidos o cualquier otro tipo de datos que esté diseñada para procesar. Así como una persona aprende un idioma reconociendo patrones, una red neuronal identifica estructuras y relaciones dentro de los datos.
Utilizando estos patrones, puede realizar tareas como clasificación (determinar la categoría de un objeto), regresión (predecir valores numéricos como precios de viviendas) o generación (crear contenido nuevo basado en patrones aprendidos). El proceso de entrenar una red neuronal con ejemplos etiquetados se conoce como aprendizaje supervisado, que es el enfoque de entrenamiento más común.
Entrenar una red neuronal implica enseñarla utilizando ejemplos que ya tienen respuestas conocidas, denominados ejemplos etiquetados. Es similar a proporcionar un cuestionario donde las respuestas correctas ya están dadas, permitiendo que el modelo aprenda a partir de estos ejemplos.
Cuando se le solicita a la red que realice predicciones, recibe nuevos ejemplos sin respuestas conocidas — estos datos de entrada son no etiquetados. El modelo entonces aplica lo aprendido durante el entrenamiento para predecir los resultados correctos de forma autónoma.
Ejemplo de Red Neuronal
Esta es una demostración de una Red Neuronal diseñada específicamente para identificar dibujos de gatos y perros.
Aborda un problema de clasificación procesando una entrada de una clase inicialmente desconocida y generando la clase identificada.
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