La Neurona Artificial: Explorando el Bloque Fundamental de las Redes Neuronales

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 Neurona: Pieza Fundamental de las Redes Neuronales

Al igual que en el cerebro biológico, las redes neuronales están compuestas por muchas unidades simples que trabajan en conjunto para generar comportamientos complejos. Cada una de estas unidades se denomina neurona.

Una neurona tiene conexiones de entrada a través de las cuales recibe estímulos externos. Con estos valores, realiza un cálculo interno y genera un valor de salida. Matemáticamente, este cálculo consiste en una suma ponderada de las entradas, donde cada conexión tiene asociado un peso que determina la intensidad con la que cada variable afecta a la neurona.

Además, la neurona cuenta con un término independiente llamado sesgo (o bias en inglés), que permite ajustar verticalmente la función resultante.

Codificando Información con Neuronas

Para entender mejor cómo una neurona puede codificar información, veamos un ejemplo. Imagina que queremos modelar las condiciones para tener un plan perfecto de viernes por la noche. Digamos que esto depende de dos variables binarias: tener un casco de realidad virtual y tener nachos.

Podemos usar una neurona para representar este modelo. Las entradas serán las variables de realidad virtual y nachos (con valores 0 o 1), y la salida indicará si el plan es perfecto o no (también con valores 0 o 1). 

Ajustando los pesos de las conexiones y el valor del sesgo, podemos encontrar una combinación de parámetros que haga que la neurona solo dé una respuesta positiva cuando ambas variables de entrada estén activadas.

Visualmente, esto equivale a trazar una recta que separe los puntos de la gráfica en dos grupos: los que corresponden a un plan perfecto y los que no.

Limitaciones y Soluciones

Sin embargo, las neuronas individuales tienen limitaciones. Por ejemplo, es imposible separar linealmente las clases de una puerta XOR usando una sola neurona.

La solución a este problema es combinar varias neuronas para formar redes neuronales más complejas. Con múltiples neuronas, se pueden trazar múltiples rectas que permitan separar grupos de datos no linealmente separables.

En resumen, las neuronas son los bloques fundamentales de las redes neuronales, capaces de codificar información y trazar fronteras de decisión. Aunque poderosas individualmente, su verdadero potencial surge al combinarlas en estructuras más grandes. En la siguiente parte de esta serie, exploraremos cómo estas neuronas se unen para formar redes neuronales completas.