Las redes neuronales artificiales son los modelos de aprendizaje automático más potentes y al mismo tiempo más complicados. Son particularmente útiles para tareas complejas en las que fallan los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. La principal ventaja de las redes neuronales es su capacidad para aprender patrones y relaciones complejos en los datos, incluso cuando los datos son muy dimensionales o no están estructurados.
Muchos artículos analizan las matemáticas detrás de las redes neuronales. Se analizan en detalle temas como diferentes funciones de activación, algoritmos de propagación hacia adelante y hacia atrás, descenso de gradiente y métodos de optimización. En este artículo, adoptamos un enfoque diferente y presentamos una comprensión visual de una red neuronal capa por capa. Primero nos centraremos en la explicación visual de las redes neuronales de una sola capa en problemas de clasificación y regresión y sus similitudes con otros modelos de aprendizaje automático. Luego discutiremos la importancia de las capas ocultas y las funciones de activación no lineales. Todas las visualizaciones se crean usando Python.
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