¿Qué son las redes neuronales artificiales (ELI5)?

Las redes neuronales artificiales son un conjunto de mecanismos de minería de datos que intentan imitar el proceso de aprendizaje de un cerebro humano.

Digamos que saltas de un edificio de 20 pies y te torces el tobillo muy mal. La próxima vez que se le pida que salte desde una altura, debería saltar de 6 a 8 pies, no de 16 a 18 pies. Es decir, su cerebro ajusta el peligro a cualquier cosa más allá de 6 a 8 pies, y no de 16 a 18 pies. Esto se debe a que su cerebro ha aprendido que cualquier cosa en el rango de 20 pies es realmente mala. Por lo tanto, se ajusta más de un par de pies, la zona de peligro en su cabeza se revisa a menos de 10 pies.

Aquí en su cerebro, el dolor es un valor de salida que las neuronas envían al centro del dolor, y desde una experiencia de una caída de 20 pies, se han enviado niveles aconsejables de dolor y peligro a su cerebro como menos de 10 pies, lo que significa que su cerebro ha aprendido a través de una experiencia

Las redes neuronales artificiales también tienen una configuración de múltiples capas, donde reciben datos de entrada y expulsan una salida después de pasar a través de una o varias capas ocultas, al igual que las conexiones neuronales en nuestro cerebro. (Dato curioso: la conciencia parece ser una gran conexión neuronal en el cerebro)

Entonces, una vez que la red artificial expulsa una salida, compara la salida con el valor real en el mundo. Si el error es grande , vuelve al tablero de dibujo y revisa más . Si el error es menor, se revisa menos. Esto se llama propagación de regreso.

Básicamente, la red neuronal artificial intenta predecir una salida de un conjunto de datos de entrada y, en función del tamaño del error, ajusta algo llamado pesos en su arquitectura para dar una mejor salida la próxima vez. Este mecanismo de aprendizaje es similar a cómo funciona nuestro cerebro, y es súper genial una vez que reflexionas más sobre él.