Peso (redes neuronales)
En el ámbito del aprendizaje automático, el peso (en inglés, weight) es un valor numérico que determina la fuerza y dirección de una conexión entre neuronas en una red neuronal artificial. Se trata de un parámetro fundamental que permite a la red controlar la influencia de los datos de entrada en los datos de salida.
Inicialmente, los pesos se asignan de manera aleatoria pero se ajustan durante el proceso de entrenamiento del modelo. Mediante técnicas como la retropropagación o el descenso de gradiente estocástico, los pesos se modifican a partir de los errores observados en las predicciones, lo que hace que la red mejore su rendimiento y precisión.
El ajuste de los pesos es esencial para el aprendizaje de la red, ya que define la importancia relativa de las diferentes características del conjunto de datos de entrada. Esto, a su vez, influye en la capacidad del modelo para identificar patrones y realizar predicciones acertadas. Por lo tanto, los pesos desempeñan un rol crucial en la capacidad de las redes neuronales para aprender y tomar decisiones efectivas.
aprendizaje automático • aprendizaje profundo • descenso de gradiente • inteligencia artificial • retropropagación