El objetivo de una red neuronal es simular la forma en que funciona el cerebro humano para reconocer patrones, aprender de la experiencia y tomar decisiones basadas en datos de entrada. Al procesar grandes cantidades de información compleja, las redes neuronales pueden realizar tareas como reconocimiento de imágenes y voz, procesamiento del lenguaje natural y análisis predictivo.
El objetivo básico de una red neuronal es aprender de los datos y generalizar su aprendizaje para hacer predicciones o decisiones precisas sobre datos nuevos e invisibles. Esto se logra ajustando los pesos y sesgos de las neuronas interconectadas en función de los pares de entrada-salida durante el entrenamiento.
El objetivo de una red neuronal profunda (DNN) es aprender patrones y representaciones complejos en datos mediante la utilización de múltiples capas de neuronas. Las DNN son capaces de aprender características jerárquicas a partir de datos sin procesar, lo que les permite resolver tareas más complejas en comparación con las redes neuronales poco profundas.
El objetivo principal del entrenamiento de una red neuronal es minimizar su error de predicción o función de pérdida ajustando sus parámetros (pesos y sesgos) mediante algoritmos de optimización iterativos como la retropropagación. Este proceso mejora la capacidad de la red para asignar con precisión los datos de entrada a las predicciones de salida.
Una ventaja clave de las redes neuronales es su capacidad para aprender y adaptarse a patrones y relaciones complejos en los datos sin depender de reglas de programación explícitas. Esta flexibilidad los hace adecuados para una amplia gama de aplicaciones, desde reconocimiento de imágenes y voz hasta conducción autónoma y previsión financiera.