¿Qué es un perceptrón en aprendizaje automático?
Un perceptrón es una red neuronal que realiza cálculos para identificar características y utiliza inteligencia artificial en los datos de entrada. Este enlace neural conecta las neuronas artificiales mediante puertas lógicas simples con salidas binarias. Una neurona artificial invoca una función matemática y tiene un nodo, entrada, pesos y salida, que corresponden respectivamente al núcleo de la célula, dendritas, sinapsis y axón, en comparación con una neurona biológica.
¿Qué es un clasificador binario en aprendizaje automático?
Un clasificador binario en aprendizaje automático es un modelo entrenado para clasificar datos en una de dos categorías posibles, generalmente representadas como etiquetas binarias como 0 o 1, verdadero o falso, o positivo o negativo. Por ejemplo, puede entrenarse para distinguir entre correos spam y no spam, o para predecir si una transacción con tarjeta de crédito es fraudulenta o legítima.
Los clasificadores binarios son una base fundamental en muchas aplicaciones de aprendizaje automático, y existen diversos algoritmos para construirlos, incluyendo regresión logística, máquinas de vectores de soporte (SVM), árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales. Estos modelos se entrenan con datos etiquetados, donde se conoce la categoría correcta de cada ejemplo en el conjunto de entrenamiento, y luego se usan para predecir la categoría de nuevos ejemplos no vistos.
El rendimiento de un clasificador binario se evalúa con métricas como precisión, recall, puntuación F1 y exactitud, que miden qué tan bien el modelo identifica correctamente ejemplos positivos y negativos. Los clasificadores binarios de alta calidad son esenciales para aplicaciones como procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, detección de fraudes y diagnóstico médico, entre otros.
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Neuronas biológicas
El cerebro humano tiene miles de millones de neuronas. Las neuronas son células nerviosas interconectadas que procesan y transmiten señales químicas y eléctricas. Las dendritas son ramas que reciben información de otras neuronas.
El núcleo de la célula o soma procesa la información recibida de las dendritas. El axón es un cable que utilizan las neuronas para enviar información. La sinapsis es la conexión entre un axón y las dendritas de otra neurona.
En la próxima sección, hablaremos sobre el auge de las neuronas artificiales basadas en las biológicas.
El auge de las neuronas artificiales (basadas en neuronas biológicas)
Los investigadores Warren McCullock y Walter Pitts publicaron en 1943 su primer concepto de una célula cerebral simplificada, llamada neurona MCP. La describieron como una puerta lógica simple con salidas binarias.
Varias señales llegan a las dendritas y se integran en el cuerpo celular; si la señal acumulada supera un umbral, se genera una señal de salida que será transmitida por el axón. En la próxima sección, hablaremos sobre la neurona artificial.
¿Qué es una neurona artificial?
Una neurona artificial es una función matemática basada en un modelo de neuronas biológicas, donde cada neurona recibe entradas, las pondera por separado, las suma y pasa esta suma a través de una función no lineal para producir una salida.
En la siguiente sección, compararemos la neurona biológica con la neurona artificial.
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Neurona biológica vs. neurona artificial
La neurona biológica es análoga a las neuronas artificiales en los siguientes términos:
Neurona biológica | Neurona artificial |
Núcleo celular (Soma) | Nodo |
Dendritas | Entrada |
Sinapsis | Ponderaciones o interconexiones |
Axón | Salida |
Neurona artificial en resumen
La neurona artificial tiene las siguientes características:
- Es una función matemática modelada en el funcionamiento de neuronas biológicas
- Es una unidad elemental en una red neuronal artificial
- Una o más entradas son ponderadas por separado
- Las entradas se suman y pasan por una función no lineal para producir la salida
- Cada neurona tiene un estado interno llamado señal de activación
- Cada enlace de conexión transporta información sobre la señal de entrada
- Cada neurona está conectada a otra neurona mediante un enlace de conexión
En la próxima sección, hablaremos sobre los perceptrones.
Perceptrón
El perceptrón fue introducido por Frank Rosenblatt en 1957. Propuso una regla de aprendizaje para perceptrón basada en la neurona MCP original. Un perceptrón es un algoritmo para el aprendizaje supervisado de clasificadores binarios. Este algoritmo permite que las neuronas aprendan y procesa los elementos del conjunto de entrenamiento uno a la vez.
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Componentes básicos del perceptrón
El perceptrón es un tipo de red neuronal artificial, que es un concepto fundamental en aprendizaje automático. Los componentes básicos de un perceptrón son:
- Capa de entrada: La capa de entrada consta de una o más neuronas de entrada, que reciben señales del mundo exterior o de otras capas de la red neuronal.
- Ponderaciones: Cada neurona de entrada está asociada con un peso, que representa la fuerza de la conexión entre la neurona de entrada y la neurona de salida.
- Sesgo: Se añade un término de sesgo a la capa de entrada para proporcionar mayor flexibilidad en la modelación de patrones complejos en los datos de entrada.
- Función de activación: La función de activación determina la salida del perceptrón en función de la suma ponderada de las entradas y el sesgo. Las funciones de activación comunes incluyen la función escalón, sigmoide y ReLU.
- Salida: La salida del perceptrón es un valor binario único, ya sea 0 o 1, que indica la clase o categoría a la que pertenecen los datos de entrada.
- Algoritmo de entrenamiento: El perceptrón se entrena típicamente con un algoritmo de aprendizaje supervisado como el algoritmo de aprendizaje del perceptrón o retropropagación. Durante el entrenamiento, los pesos y sesgos se ajustan para minimizar el error entre la salida predicha y la verdadera para un conjunto de ejemplos de entrenamiento.
- En general, el perceptrón es un algoritmo simple pero potente que puede usarse para tareas de clasificación binaria y ha allanado el camino para redes neuronales más complejas en aprendizaje profundo.
Perceptrón en aprendizaje automático
El término más utilizado en inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) es perceptrón. Es el primer paso en el aprendizaje de programación y tecnologías de aprendizaje profundo, que consiste en valores de entrada, puntuaciones, umbrales y pesos que implementan puertas lógicas. El perceptrón es la etapa de desarrollo de un enlace neural artificial. En el siglo XX, el señor Frank Rosenblatt inventó el perceptrón para realizar cálculos específicos de alto nivel para detectar capacidades de datos de entrada o inteligencia empresarial. Sin embargo, ahora se usa para diversos propósitos.
Historia del perceptrón
El perceptrón fue introducido por Frank Rosenblatt en 1958, como un tipo de red neuronal artificial capaz de aprender y realizar tareas de clasificación binaria. Rosenblatt era psicólogo y científico informático interesado en desarrollar una máquina que pudiera aprender y reconocer patrones en los datos, inspirado en el funcionamiento del cerebro humano.
El perceptrón se basaba en la idea de una unidad computacional simple, que recibe una o más entradas y produce una única salida, modelada según la estructura y función de una neurona en el cerebro. Estaba diseñado para aprender de ejemplos y ajustar sus parámetros para mejorar su precisión en la clasificación de nuevos ejemplos.
El algoritmo del perceptrón se usó inicialmente para resolver problemas simples, como reconocer caracteres escritos a mano, pero pronto enfrentó críticas debido a su capacidad limitada para aprender patrones complejos y su incapacidad para manejar datos no linealmente separables. Estas limitaciones llevaron a una disminución en la investigación sobre perceptrones en los años 60 y 70.
Sin embargo, en los años 80, el desarrollo de la retropropagación, un algoritmo potente para entrenar redes neuronales multicapa, renovó el interés en las redes neuronales artificiales y dio inicio a una nueva era de investigación e innovación en aprendizaje automático. Hoy en día, los perceptrones se consideran la forma más simple de redes neuronales artificiales y todavía se usan ampliamente en aplicaciones como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
¿Qué es el modelo de perceptrón en aprendizaje automático?
Un algoritmo basado en máquina utilizado para el aprendizaje supervisado de diversas tareas de clasificación binaria se llama perceptrón. Además, el perceptrón tiene un papel esencial como neurona artificial o enlace neural en la detección de ciertos cálculos de datos de entrada en inteligencia empresarial. Un modelo de perceptrón también se clasifica como uno de los tipos más específicos de redes neuronales artificiales. Como algoritmo de aprendizaje supervisado de clasificadores binarios, también puede considerarse una red neuronal de una sola capa con cuatro parámetros principales: valores de entrada, pesos, sesgo, suma neta y función de activación.
¿Cómo funciona el perceptrón?
Como se discutió anteriormente, el perceptrón se considera un enlace neural de una sola capa con cuatro parámetros principales. El modelo de perceptrón comienza multiplicando todos los valores de entrada por sus pesos, luego suma estos valores para obtener la suma ponderada. Posteriormente, esta suma ponderada se aplica a la función de activación ‘f’ para obtener la salida deseada. Esta función de activación también se conoce como función escalón y se representa por ‘f’.
¿Cómo funciona el perceptrón?
El perceptrón comienza multiplicando cada valor de entrada por su peso correspondiente y sumando estos productos para obtener la suma ponderada. Luego, pasa esta suma a través de la función de activación ‘f’ para determinar la salida. La función de activación más común es la función escalón, que se expresa como ‘f’.
La función de activación es fundamental para garantizar que la salida se mapee entre (0,1) o (-1,1). La ponderación de la entrada indica la fuerza del nodo. Asimismo, un valor de entrada tiene la capacidad de desplazar la curva de la función de activación hacia arriba o hacia abajo.
Paso 1: Multiplicar todos los valores de entrada por sus pesos correspondientes y sumarlos, expresado matemáticamente como:
∑wi*xi = x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + … + x4*w4
Agregar un término llamado sesgo ‘b’ a esta suma ponderada para mejorar el rendimiento del modelo.
Paso 2: Se aplica una función de activación a la suma ponderada anterior, dando como resultado una salida en forma binaria o un valor continuo, como:
Y=f(∑wi*xi + b)
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Tipos de modelos de perceptrón
Ya discutimos los tipos de modelos de perceptrón en la introducción. Aquí, profundizaremos en ello:
- Modelo de perceptrón de una sola capa: Uno de los tipos más sencillos de redes neuronales artificiales, que consiste en una red de avance hacia adelante e incluye una transferencia de umbral dentro del modelo. El objetivo principal del perceptrón de una sola capa es analizar objetos linealmente separables con resultados binarios. Un perceptrón de una sola capa solo puede aprender patrones linealmente separables.
- Modelo de perceptrón multicapa: Es similar al perceptrón de una sola capa, pero tiene más capas ocultas.
Etapa hacia adelante: Desde la capa de entrada, las