Aprendizaje supervisado y entrenamiento


Las redes neuronales aprenden mediante procesos de entrenamiento donde se utilizan datos históricos para ajustar sus parámetros internos. Uno de los enfoques más comunes es el aprendizaje supervisado, en el cual el modelo recibe ejemplos con respuestas conocidas.

Durante el entrenamiento:

  1. La red genera una predicción.
  2. Se compara con el resultado real.
  3. Se calcula un error.
  4. El sistema ajusta los pesos para reducir dicho error.

Este proceso se repite miles o millones de veces hasta mejorar el desempeño del modelo.

Un concepto importante en esta etapa es el algoritmo de backpropagation, encargado de distribuir el error hacia atrás para optimizar el aprendizaje.

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