Comprensión de las redes neuronales: aproximación de funciones desconocidas
La inteligencia artificial aprovecha las redes neuronales para estimar una función desconocida, denotada como f(x) = y. En lugar de calcular directamente esta función, los modelos de IA construyen una aproximación, representada como f(x;θ), donde θ simboliza los parámetros entrenables de la red. El objetivo es ajustar estos parámetros para que el resultado del modelo se alinee estrechamente con la función real.
Para lograr esto, se introduce una función de pérdida, que mide la discrepancia entre el resultado previsto del modelo (y') y el valor verdadero (y). Uno de los enfoques más comunes para minimizar esta diferencia es la función de pérdida L2, que penaliza más los errores más grandes, lo que alienta al modelo a aprender un mapeo preciso.
Al ajustar iterativamente sus parámetros a través de técnicas de optimización como el descenso de gradiente, la red neuronal refina gradualmente sus predicciones. Este proceso garantiza que el modelo mejore continuamente, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para resolver problemas complejos en varios dominios científicos y tecnológicos.