Para dominar las redes neuronales nivel intermedio debes comenzar con una base en conceptos clave como la clasificación binaria, la regresión logística y el descenso de gradiente. Realmente, se considera como la columna vertebral de muchas aplicaciones prácticas de las redes neuronales en la actualidad.
¿Cómo dominar las redes neuronales?
DeepLearning.AI
, quien es el patrocinador de este curso gratuito para dominar las redes neuronales, considera a una red neuronal como un modelo computacional inspirado en la estructura del cerebro humano.
Al igual que el cerebro, esta se compone de capas de neuronas artificiales que se interconectan y procesan información de manera similar a las neuronas biológicas. Ahora, toma en cuenta que, en una red neuronal, las neuronas están organizadas en capas: una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida. Cada conexión entre neuronas tiene un peso, y estos pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento para minimizar el error en las predicciones de la red.
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¿Cuál es el papel del aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado para dominar las redes neuronales implica entrenar una red para que realice tareas específicas, como la clasificación o la regresión. Es decir, la red va a aprender a partir de ejemplos etiquetados, ajustando sus pesos para reducir la diferencia entre sus predicciones y los valores reales. Un ejemplo clásico es la clasificación binaria, donde el objetivo es predecir una de dos posibles clases para cada entrada.
La regresión logística es un modelo estadístico que se utiliza comúnmente para la clasificación binaria. A diferencia de la regresión lineal, que predice un valor continuo, la regresión logística predice la probabilidad de que una entrada pertenezca a una clase particular. Ten en cuenta que la función de coste de la regresión logística mide la discrepancia entre las predicciones de la red y los valores reales, lo cual logra entrenar la red mediante el descenso de gradiente.
Descenso de gradiente y derivadas matemáticas
Al dominar las redes neuronales debes “jugar” con el descenso de gradiente, que es un algoritmo de optimización utilizado para ajustar los pesos de la red neuronal. Aquí consiste en calcular el gradiente de la función de coste con respecto a los pesos y actualizar los pesos en la dirección opuesta al gradiente para minimizar la función de coste. Es un proceso que se repite iterativamente hasta que la función de coste alcanza un mínimo.
Ahora, el gradiente de la función de coste se calcula utilizando derivadas parciales. Los gráficos de cálculo son herramientas útiles para visualizar y calcular estas derivadas de manera eficiente, especialmente en redes neuronales complejas con múltiples capas y conexiones.
En cuanto a la vectorización es otra técnica importante que se utiliza para acelerar el proceso de entrenamiento, puesto que, en lugar de realizar cálculos elemento por elemento, la vectorización permite realizar operaciones matemáticas en matrices y vectores completos, aprovechando las capacidades de procesamiento paralelo de las computadoras modernas.
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¿Cómo entender el aprendizaje profundo para dominar las redes neuronales?
Según el curso de DeepLearning.AI el aprendizaje profundo es una subdisciplina del aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales profundas. Entre ellos, la disponibilidad de grandes cantidades de datos, los avances en el hardware de computación, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), y el desarrollo de algoritmos más eficientes.
Debes comprender estos avances que han permitido que las redes neuronales profundas superen en rendimiento a muchas técnicas tradicionales en una amplia variedad de tareas, desde el reconocimiento de voz y la visión por computadora hasta la traducción automática y el juego.
Curso de redes neuronales de DeepLearning.AI
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