En el artícuo anterior de esta serie sobre redes neuronales, nos centramos en entender la unidad básica: la neurona artificial. Vimos cómo matemáticamente se define como una suma ponderada de sus valores de entrada, equivalente a un modelo de regresión lineal. Sin embargo, también comprobamos que con una sola neurona no se puede separar linealmente ciertas distribuciones de datos, como en el caso de una puerta XOR.

Las redes neuronales se han convertido en uno de los algoritmos más populares y potentes dentro del campo del machine learning. Con aplicaciones que van desde el reconocimiento de imágenes y voz hasta la conducción autónoma y el pronóstico de enfermedades, estas estructuras computacionales están revolucionando el mundo. Pero, ¿cómo funcionan realmente?

La inteligencia artificial (IA) es un campo fascinante y en rápida evolución, pero a menudo surge confusión en torno a términos clave como machine learning, deep learning, redes neuronales y big data. En este artículo, vamos a desentrañar estos conceptos y a explicar cómo se relacionan entre sí.

En el fascinante campo del machine learning, existen tres grandes paradigmas de aprendizaje que clasifican todos los algoritmos y técnicas: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. En este artículo, nos centraremos en los dos primeros, que suelen ser los más utilizados y cubren alrededor del 90% de los algoritmos de aprendizaje automático.