En este módulo, aprenderás:

• Los conceptos básicos de las redes neuronales.
• La estructura y funcionamiento de una red neuronal.
• Los componentes clave de una red neuronal, incluyendo neuronas, capas y conexiones.
• Cómo las redes neuronales aprenden y se entrenan.

Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Está compuesta por unidades básicas llamadas neuronas, que están organizadas en capas y conectadas entre sí. Las redes neuronales son capaces de aprender patrones complejos a partir de datos y se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento de imágenes hasta la traducción automática.

1. Neuronas: Las unidades básicas de procesamiento en una red neuronal. Cada neurona recibe una o más entradas, las procesa y produce una salida.
2. Capas: Las neuronas están organizadas en capas. Hay tres tipos principales de capas:
   • Capa de Entrada: La primera capa que recibe los datos de entrada.
   • Capas Ocultas: Capas intermedias que procesan las entradas de la capa anterior.
   • Capa de Salida: La última capa que produce la salida final de la red.
3. Conexiones: Las neuronas están conectadas entre sí mediante conexiones que tienen pesos asociados. Estos pesos determinan la importancia de las conexiones.

El funcionamiento de una red neuronal se puede desglosar en los siguientes pasos:

1. Propagación hacia Adelante (Forward Propagation):
   • Los datos de entrada se pasan a través de la red, capa por capa.
   • Cada neurona calcula una suma ponderada de sus entradas y aplica una función de activación para producir una salida.
2. Cálculo de la Pérdida (Loss Calculation):
   • La salida de la red se compara con la salida deseada (etiqueta) utilizando una función de pérdida.
   • La función de pérdida mide qué tan bien la red está realizando la tarea.
3. Propagación hacia Atrás (Backpropagation):
   • El error calculado se propaga hacia atrás a través de la red.
   • Los pesos de las conexiones se ajustan utilizando un algoritmo de optimización (como el descenso de gradiente) para minimizar la pérdida.

A continuación, implementaremos una red neuronal simple utilizando TensorFlow para resolver un problema de clasificación binaria.

Paso 1: Importar las Bibliotecas Necesarias

Paso 2: Crear el Conjunto de Datos

Para este ejemplo, utilizaremos un conjunto de datos sintético.

Paso 3: Definir el Modelo

Paso 4: Compilar el Modelo

Paso 5: Entrenar el Modelo

Paso 6: Evaluar el Modelo

• Importar las Bibliotecas: Importamos TensorFlow y otras bibliotecas necesarias.
• Crear el Conjunto de Datos: Generamos un conjunto de datos sintético para el ejemplo.
• Definir el Modelo: Utilizamos Sequential para definir una red neuronal con una capa oculta y una capa de salida.
• Compilar el Modelo: Especificamos el optimizador, la función de pérdida y las métricas para evaluar el modelo.
• Entrenar el Modelo: Entrenamos el modelo utilizando los datos de entrada y las etiquetas.
• Evaluar el Modelo: Evaluamos el rendimiento del modelo en el conjunto de datos.

En esta lección, hemos introducido los conceptos básicos de las redes neuronales y hemos implementado una red neuronal simple utilizando TensorFlow. Ahora deberías tener una comprensión fundamental de cómo funcionan las redes neuronales y cómo se pueden utilizar para resolver problemas de clasificación. En la próxima lección, profundizaremos en la creación de redes neuronales más complejas y exploraremos diferentes funciones de activación.