Perceptrón

MAESTRÍA EN CIENCIA DE DATOS. ESPECIALIZACIÓN EN CIBERSEGURIDAD

Maestría en Ciencia de Datos. RVOE SEP: M-017/2023 (16/05/2023) + Master Europeo en Ciencia de Datos. Especialización en Ciberseguridad

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15 meses

81 alumnos

5.328 €

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Perceptrón: herramienta esencial en los proyectos de learning

El perceptrón juega un papel muy importante en los proyectos de aprendizaje automático o machine learning, pues se trata de un algoritmo para el aprendizaje supervisado por clasificadores binarios. Conocer sobre esta red neuronal es algo que está marcando tendencia hoy día. 

Un perceptrón es una neurona artificial vital para las redes neuronales del aprendizaje profundo que está marcando tendencia en la ciencia de datos.

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Perceptrón y neuronas artificiales

Si te estás preguntando qué es una red artificial, debes saber que, similar a las neuronas biológicas (las que componen el cerebro), estas tienen células nerviosas interconectadas, que permiten el tratamiento y la trasmisión de señales químicas y eléctricas, con ramificaciones que reciben información de otras neuronas. 

Es decir, las neuronas artificiales imitan el funcionamiento de las neuronas biológicas, mediante una función matemática basada en un modelo neuronal. 

Así pues, cada una de estas neuronas reciben datos que luego calculan, suman y procesan, para después presentar un resultado. 

Por otro lado, vale la pena tener en cuenta que una red neuronal artificial está compuesta por múltiples neuronas artificiales. Cuando estas trasmiten un resultado de una a otra y cada una conserva un resultado interno se llama señal de activación. 

Como se mencionó el perceptrón desempeña un papel muy importante en todos los procesos de machine learning pues se utiliza como algoritmo que permite, entre otras, supervisar las capacidades de aprendizajes de los clasificadores binarios, lo que quiere decir que puede enseñar a un algoritmo a hacer predicciones, para hacerlo se alimenta de los datos. 

¿Cuántas capas tiene un perceptrón? 

¡Sí! Tal como una neurona biológica, un perceptrón tiene capas. En este caso, una de entrada y otra de salida y diferentes capas escondidas. Hay que tener en cuenta que los datos se trasmiten de una capa a otra, por eso estas son tan importantes. 

Además, el perceptrón tiene una regla de aprendizaje: el algoritmo enseña automáticamente los coeficientes de peso óptimo. Este determina si una neurona se enciende o activa multiplicando las características de los datos de entrada por ese peso. 

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