¿Cómo Aprende una Red Neuronal? Explorando los Cuatro Caminos del Aprendizaje Artificial

 

Imagina que estás enseñándole algo a alguien. A veces le das la respuesta correcta para que la aprenda, otras lo dejas descubrir patrones por su cuenta, y en otras ocasiones simplemente le dices si va por buen camino o no. Así, poco a poco, aprende.

Eso mismo hacen las redes neuronales artificiales. Aprenden. Pero la forma en que lo hacen puede variar mucho, y ahí es donde entra la magia (bueno, la matemática en realidad).

Hoy te explico los cuatro tipos principales de aprendizaje que puede seguir una red neuronal para ajustarse a su entorno. Algunos suenan técnicos, pero tranquilo, los vamos a destrabar juntos.

1. Aprendizaje Supervisado: Cuando el profesor da la respuesta

Este es el tipo de aprendizaje más directo. La red neuronal recibe ejemplos con su respuesta correcta. Como cuando te enseñan a sumar con ejemplos:

Ejemplo -- Entrada: 3 + 4 → Salida esperada: 7

Cada vez que se equivoca, ajusta sus “pesos” (los parámetros internos que determinan cómo procesa la información) para acercarse a la respuesta correcta.

Técnicamente:

Busca minimizar una función de error, ajustando los pesos sinápticos a través de iteraciones (gradient descent y compañía). Se basa en la estadística para estimar el valor esperado del error.

Útil para:

• Clasificación de imágenes
• Diagnóstico médico
• Detección de fraudes

2. Aprendizaje No Supervisado (o Autoorganizado): Aquí nadie da la respuesta

Imagina que te entregan una caja llena de piezas de LEGO mezcladas, sin instrucciones. Tu tarea es encontrar patrones: colores, formas, tamaños. Eso hace este tipo de red.

No tiene una “respuesta correcta”. Aprende a reconocer estructuras por su cuenta. Se organiza, se agrupa, se adapta.

¿Y para qué sirve esto?

• Agrupamiento (clustering)
• Reducción de dimensionalidad
• Detección de anomalías
• Análisis de clientes sin etiquetas previas

Técnicamente: Se estima una función densidad de probabilidad que describe cómo están distribuidos los datos.

3. Aprendizaje Híbrido: Lo mejor de dos mundos

Aquí las redes combinan tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado. Es como aprender con ejemplos, pero también explorando. Se puede aplicar en redes donde distintas capas aprenden de diferentes formas.

Ejemplo clásico:

• Una red donde una capa aprende a identificar estructuras generales sin supervisión, y otra capa refina esos patrones con etiquetas.

Perfecto para:

• Problemas complejos con datos parcialmente etiquetados
• Modelos que requieren detección + clasificación

4. Aprendizaje Reforzado: Como entrenar a un perro con premios

Este tipo de red aprende por ensayo y error. No le decimos cuál es la respuesta correcta, sino si lo que hizo estuvo bien o mal.

Ejemplo:
Un agente que aprende a jugar ajedrez solo sabiendo si gana o pierde. Poco a poco, descubre qué movimientos lo llevan a la victoria.

Técnicamente:
Se usa una señal de refuerzo (reward) que le dice a la red si su acción fue buena o mala. No hay una salida explícita.

Usos reales:

• Robótica
• Videojuegos
• Sistemas de recomendación
• Finanzas (trading algorítmico)

Conclusión: ¿Y cuál es el mejor?

No hay uno que sea “el mejor”. Todo depende del problema.

• ¿Tienes muchos datos bien etiquetados? → Supervisado.
• ¿Estás explorando sin saber qué buscar? → No supervisado.
• ¿Quieres que el sistema aprenda por experiencia? → Reforzado.
• ¿Tienes una mezcla rara? → Híbrido.

En el fondo, todos estos métodos buscan lo mismo: aprender de la experiencia para predecir, clasificar o decidir mejor.

¿Quieres que en la próxima entrada entremos en cómo se aplican estos métodos en redes recurrentes o en redes convolucionales? Puedo mostrarte con ejemplos prácticos y hasta con código.

Solo dime. Que aquí la IA sí se acuerda de lo que hablamos antes.