En este vídeo, presento una interfaz gráfica desarrollada en Java que permite visualizar de manera dinámica el proceso de entrenamiento de una red neuronal.
A lo largo del contenido, desglosamos conceptos esenciales como las capas de entrada, oculta y de salida. Además, profundizamos en temas como el proceso de feed forward, backpropagation, la inicialización de pesos, y la importancia del learning rate, entre otros aspectos relevantes.
Lo que hace especial a este vídeo es su enfoque interactivo y visual sobre cómo ocurre el «aprendizaje» dentro de una red. El objetivo es desvelar los misterios detrás del entrenamiento neural, pilar fundamental de lo que actualmente denominamos Inteligencia Artificial.
Durante la demostración, empleamos una estructura consistente para instruir a un modelo en la resolución de operaciones matemáticas básicas. Poniendo especial énfasis en las fortalezas del modelo, tales como su habilidad para generalizar y adaptarse a distintos tipos de entradas, incluso cuando se presentan datos no relevantes para la red.
Es crucial señalar que la red, en su estado entrenado, aún no posee la complejidad necesaria para abordar operaciones más sofisticadas, como es el caso de la multiplicación.
En resumen, este vídeo ofrece una introducción fascinante al mundo de las redes neuronales y complementa perfectamente un tema al que ya dedicamos un artículo: ¿Qué es el Conexionismo y cómo se relaciona con la Inteligencia Artificial?.
