Redes Neuronales profundas

Las redes neuronales profundas (Deep Neural Networks, DNN) son un tipo de Redes Neuronales Artificiales que contienen múltiples capas entre la entrada y la salida. Estas redes se denominan "profundas" debido a la presencia de dos o más capas ocultas (generalmente pueden ser hasta cientos de capas) que permiten al modelo aprender características a diferentes niveles de abstracción. Son una de las principales tecnologías detrás de los avances significativos en campos como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, y más.

Cada capa de una red neuronal profunda transforma los datos de entrada a través de operaciones matemáticas, utilizando un conjunto de parámetros (o pesos) que se ajustan durante el proceso de entrenamiento.
Este proceso de entrenamiento implica alimentar la red con grandes cantidades de datos y ajustar los pesos mediante un algoritmo de optimización, típicamente el descenso del gradiente, para minimizar la diferencia entre las predicciones del modelo y las salidas reales conocidas (un proceso conocido como minimización de la función de pérdida).

La arquitectura de una red neuronal profunda puede variar ampliamente dependiendo del problema específico a resolver. Algunos ejemplos comunes de redes neuronales profundas incluyen:

• Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Especializadas en procesar datos con una topología de cuadrícula, como imágenes, donde pueden identificar patrones espaciales y temporales a través de la operación de convolución.

• Redes Neuronales Recurrentes (RNNs): Diseñadas para manejar secuencias de datos, como texto o series temporales. Tienen la capacidad de "recordar" información pasada gracias a sus conexiones recurrentes, lo que las hace adecuadas para tareas como el modelado de lenguaje y la traducción automática.

• Transformers: Una arquitectura más reciente que ha demostrado ser particularmente efectiva en el procesamiento del lenguaje natural, superando a las RNNs en muchas tareas. Los transformers utilizan mecanismos de atención para ponderar la importancia de diferentes partes de los datos de entrada.

Las redes neuronales profundas requieren cantidades significativas de datos y poder computacional para entrenarse eficazmente, pero una vez entrenadas, pueden realizar tareas complejas con una precisión que a menudo supera a otros modelos de machine learning y métodos tradicionales.