Qué significa entrenar una Red Neuronal?

Imagina que acabas de adoptar un perrito bebé. Este perrito no sabe nada: no sabe sentarse, no sabe dónde hacer sus necesidades, ni siquiera sabe que debe venir cuando lo llamas. Pero con paciencia y entrenamiento, puedes enseñarle. Una red neuronal es como ese perrito recién adoptado: no sabe nada al principio, pero puede aprender con el tiempo y mucha práctica.

Qué es una red neuronal?

Una red neuronal no es más que una enorme colección de números decimales (como 0.234 o 7.891). Estos números no hacen nada útil al principio, son como un cavernícola intentando usar un smartphone.

Pero, si los ajustas correctamente, pueden convertirse en algo increíblemente útil. Estos números, llamados "pesos", son los que la red usa para tomar decisiones o resolver problemas. El entrenamiento es el proceso que les da sentido a esos números.

Cómo aprende una red neuronal?

Pensemos en un ejemplo sencillo:

Queremos que nuestra red aprenda a sumar dos números, como 1 + 2.

1. Prueba y error:

La red empieza completamente perdida. Le preguntas:

“¿Cuánto es 1 + 2?”
La red responde: “999”.
ERROR. No es correcto.

2. Ajusta los números:

Cada vez que la red falla, ajusta un poquito esos números decimales (los "pesos") para tratar de mejorar la próxima vez. Y cuando decimos poquito, es milesimas o millonesimas.

3. Repite miles de veces:

Le preguntas de nuevo: “¿Cuánto es 1 + 2?”
Responde: “5”.
ERROR. Pero esta vez está un poquito más cerca.
Ajusta los números otra vez y vuelve a intentarlo.

Después de miles o incluso millones de intentos, la red finalmente aprende que 1 + 2 = 3.

Por qué parece complicado?

En este ejemplo, solo queremos que la red aprenda a sumar dos números. Eso es relativamente fácil porque el problema es pequeño.

Pero imagina entrenar una red neuronal para cosas mucho más complejas, como:

Reconocer rostros en una foto.
Hablar contigo como lo hace ChatGPT.
Predecir el clima.

Para resolver problemas como esos, la red necesita millones o billones de números decimales que deben ajustarse. Eso lleva mucho tiempo, mucho poder de computación, y muchísima paciencia.

Qué pasa después del entrenamiento?

Una vez que la red está entrenada, esos números decimales tienen el "peso" correcto para responder correctamente la mayoría de las veces. En otras palabras, la red ahora sabe sumar, reconocer rostros o hablar contigo.

Pero, y esto es importante, una red entrenada no siempre es perfecta. Puede cometer errores, sobre todo si le haces preguntas que nunca vio durante el entrenamiento.

Por qué es como entrenar un perrito?

Sin entrenamiento: La red (o el perrito) no sabe nada y cometerá muchos errores.
Con práctica: Después de muchas repeticiones, aprende qué hacer y lo hace bien.
Siempre hay límites: Así como un perrito entrenado no puede aprender álgebra, una red neuronal solo sabe hacer lo que fue entrenada para hacer.

Entrenar una red neuronal puede parecer magia, pero al final del día, es solo un proceso de prueba, error y ajustes constantes. ¡Y eso es lo que hace posible que las máquinas sean más inteligentes