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leslysandra
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Una corta intro a las Redes Neuronales Artificiales

Hola Mundo! Seguro escuchaste algo de las Redes Neuronales Artificiales RNAs cuando se habla de la Inteligencia Artificial 馃

En este blog, comentar茅 un poco sobre qu茅 son las RNAs o ANNs (Artificial Neural Networks), como tambi茅n un par de recomendaciones para aprender m谩s sobre este tema.

La inspiraci贸n 馃ぉ
El cuerpo humano y en especial el cerebro es una gran fuente de inspiraci贸n para entender la inteligencia y pues, de alguna forma, modelarla matem谩ticamente.

En la imagen a continuaci贸n, se puede ver que el "cell body" es la parte del procesamiento de informaci贸n, as铆 como las dendritas representan el ingreso de los datos a ser procesados.

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Es interesante entender su representaci贸n matem谩tica: los datos de entrada, la sumatoria de estas entradas, la funci贸n de activaci贸n y la salida de esta neurona, que probablemente se convierte en entrada para la siguiente neurona en la siguiente capa.

La no-linearlidad 馃
Entre las diferentes t茅cnicas de Machine Learning, podemos citar a la "regresi贸n lineal" que nos ayuda a predecir: "precio de casa", "crecimiento poblacional", entre otros. Sin embargo, varios problemas de la vida real no se resuelven de forma lineal, y es aqu铆 donde esta combinaci贸n de entradas y funciones de activaci贸n, permiten tener mejoras significativas en las aplicaciones de Machine Learning, hasta lograr entender el contenido de las im谩genes y tambi茅n entender el lenguaje (c贸mo cuando le hablas a un asistente de voz)

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Recomendaciones 馃
En este blog, no explico los conceptos b谩sicos, pero si los menciono porque es importante conocer los fundamentos de este tema, para disfrutar mejor la pr谩ctica y hacernos m谩s cuestionamientos que nos permitan entender el mundo de la IA.

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Si estas aprendiendo sobre Redes Neuronales Artificiales, debes conocer 驴qu茅 es? 驴c贸mo funciona? 驴c贸mo se lo programa y/o modifica?... los siguientes puntos:

  • Perceptr贸n y Multicapas
  • Funciones de Activaci贸n: Sigmoid, RELU, etc
  • Descenso de Gradiente (Gradient Descent)
  • Funci贸n Costo
  • Funciones de Optimizaci贸n para RNAs
  • Feed forward y Back propagation
  • Tipos de RNAs

Herramientas para construir las RNAs, sin taaanto c贸digo o matem谩tica por detras:

Tipos de RNAs:

  • Redes Convolucionales: Convolutional Neural Networks CNN (estas son las de visi贸n 馃憖)
  • Redes Recurrentes: Recurrent Neural Networks RNN (estas para el lenguaje 馃棧锔)
  • Generative Adversarial Networks GAN (con las que se puede hacer los deepfake 馃槺)

Reconocimiento de im谩genes, como en la imagen 馃檲
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Si es la primera vez que estas queriendo empezar con las RNAs, te recomiendo seguir el tutorial de TensorFlow con su ejemplo del Fashion MNIST
Adem谩s, el curso completo de especializaci贸n en Coursera Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

Hay mucho que hablar sobre las Redes Neuronales Artificiales 馃, as铆 que nos vemos en otros blogs (o tambi茅n en mi canal de YouTube)

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