Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano que se utiliza para reconocer patrones complejos y resolver problemas de clasificación, regresión, procesamiento de lenguaje natural y otras tareas.
En términos generales, una red neuronal consiste en un conjunto de nodos interconectados que se organizan en capas. Cada nodo es una unidad de procesamiento que realiza una operación matemática simple, como una suma ponderada de las entradas seguida de una función de activación no lineal. La salida de cada nodo se transmite a los nodos de la siguiente capa, y así sucesivamente, hasta llegar a la capa de salida.
Durante el entrenamiento, la red neuronal ajusta los pesos de las conexiones entre los nodos para minimizar una función de pérdida que mide la discrepancia entre las salidas de la red y las salidas deseadas para un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Esto se logra mediante un algoritmo de optimización, como el descenso de gradiente, que actualiza los pesos en la dirección que reduce la función de pérdida.
Una vez entrenada, la red neuronal puede usarse para hacer predicciones sobre nuevos datos de entrada. La entrada se propaga hacia adelante a través de la red, y la salida final es la respuesta de la red para esa entrada en particular.
