¿Qué es un red neuronal ? 

A grandes rasgos una red neuronal es un método de inteligencia artificial, que trata de asemejar a como pensamos los seres humanos. 

Los seres humanos procesamos la información por medio de  la  interacción de miles de millones de neuronas que se comunican entre sí a través de conexiones sinápticas. Es este proceso el que permite el aprendizaje, la memoria, el razonamiento, la percepción y otras funciones cognitivas.  

Por lo tanto una red neuronal es un modelo que trata de simular la interacción entre miles de neuronas.  

Aplicaciones de las redes neuronales. 

Las redes neuronales tienen muchas aplicaciones hoy en día.

• Visión artificial: Reconocimiento de letras, reconocimiento facial, reconocimiento de marcas de corporativos etc.

• Reconocimiento de voz: Conversión de audios a textos, hogares inteligentes,  subtítulos en videos. 

• Creación de imagines: Creación de logotipos para empresas , animaciones de videos y comerciales, luvias de ideas   

En fin son muchas las aplicaciones en las que se pude hacer uso de las redes neuronales, básicamente todas aquellas en las que se pueda entrenar un modelo, en base prueba y error.  

Tipos de Redes Neuronales. 

Existen muchos tipos de redes neuronales con distintos propósitos cada una de ellas tienen distintas aplicaciones, las mas comunes son las siguientes: 

Redes Neuronales Feedforward (FNN): Son las más simples, la información fluye en una sola dirección, de la entrada a la salida, sin ciclos ni bucles. Son utilizadas en tareas como clasificación y regresión.

Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Diseñadas especialmente para procesar datos de tipo imagen. Utilizan capas de convolución para detectar patrones locales y jerarquías de características en las imágenes.

Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Permiten trabajar con secuencias de datos, como texto o series temporales. Tienen conexiones retroalimentadas, lo que les permite recordar información anteriormente procesada.

Redes Neuronales LSTM (Long Short-Term Memory): Un tipo especializado de RNN que puede aprender dependencias a largo plazo en los datos secuenciales, evitando el problema del desvanecimiento del gradiente.

Redes Neuronales Generativas Adversariales (GAN): Consisten en dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que compiten entre sí. El generador crea muestras que intentan pasar como reales, mientras que el discriminador intenta distinguir entre las muestras reales y las generadas.

Redes Neuronales Autoencoders: Son redes que intentan aprender una representación comprimida de los datos de entrada, para luego reconstruir la entrada a partir de esta representación. Son útiles para tareas de reducción de dimensionalidad y denoising.

Redes Neuronales de Memoria a Corto Plazo (LSTM): Una extensión de las RNN que incluye una "memoria" que puede recordar secuencias largas de información. Son particularmente útiles en tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Redes Neuronales de Memoria a Largo Plazo (LSTM): Una variante de las LSTM que mejora aún más la capacidad de recordar información a largo plazo. Son útiles en tareas donde se necesita recordar información relevante de manera prolongada.

Elementos de una red neuronal 

Los elementos básicos de una red neuronal son los siguientes: 

• Capas: Una red neuronal típicamente consta de múltiples capas. Cada capa puede contener una o más neuronas. Las capas se dividen generalmente en tres tipos:
  
  a) Capa de entrada (Input Layer): Es la primera capa de la red y recibe los datos de entrada. Cada neurona en esta capa representa una característica de entrada.
  
  b) Capas ocultas (Hidden Layers): Son capas intermedias entre la capa de entrada y la capa de salida. Estas capas procesan y transforman los datos de entrada mediante operaciones matriciales y funciones de activación.
  
  c) Capa de salida (Output Layer): Es la última capa de la red y produce los resultados finales. El número de neuronas en esta capa depende del tipo de problema a resolver. Por ejemplo, en problemas de clasificación binaria, puede haber una sola neurona con una función de activación sigmoide, mientras que en problemas de clasificación multiclase, puede haber varias neuronas con una función de activación softmax.
  
  
• Conexiones ponderadas: Cada conexión entre neuronas tiene un peso asociado que determina la fuerza de la conexión. Durante el entrenamiento, estos pesos se ajustan para minimizar una función de pérdida y mejorar el rendimiento de la red.
  
  
• Funciones de activación: Son funciones no lineales que se aplican a la salida de cada neurona en una capa. Ayudan a introducir no linealidades en la red, permitiendo que la red aprenda y modele relaciones complejas en los datos. Algunas funciones de activación comunes incluyen la función sigmoide, la función ReLU (Rectified Linear Unit) y la función tangente hiperbólica (tanh).
  
  
• Función de pérdida (Loss function): Es una medida de la discrepancia entre las predicciones de la red y los valores reales. Durante el entrenamiento, el objetivo es minimizar esta función de pérdida ajustando los pesos de la red.
  
  
• Algoritmo de optimización: Es el método utilizado para ajustar los pesos de la red neuronal durante el entrenamiento con el objetivo de minimizar la función de pérdida. Algunos algoritmos de optimización comunes incluyen el descenso de gradiente estocástico (SGD), el descenso de gradiente con momento, y algoritmos más avanzados como Adam y RMSProp.