El aprendizaje de una red neuronal es una forma de enseñar a una computadora a hacer cosas que los humanos pueden hacer, como reconocer imágenes, entender el lenguaje o jugar a videojuegos. Una red neuronal es como un cerebro artificial formado por muchas unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y se pasan información. Cada neurona tiene un valor que depende de los valores de las neuronas anteriores y de unos números llamados pesos que indican la importancia de cada conexión. Para aprender, una red neuronal necesita dos cosas: datos de entrada y datos de salida. Los datos de entrada son la información que le damos a la red neuronal para que la procese, como una imagen, un texto o un sonido. Los datos de salida son la información que queremos que la red neuronal nos devuelva, como el nombre de lo que hay en la imagen, el significado del texto o la emoción del sonido. El aprendizaje consiste en ajustar los pesos de las conexiones para que la red neuronal pueda dar los datos de salida correctos a partir de los datos de entrada. Para hacer esto, la red neuronal usa un método llamado propagación hacia atrás, que consiste en comparar los datos de salida que da la red neuronal con los datos de salida que debería dar (que son los que nosotros le decimos) y calcular la diferencia entre ellos. Esta diferencia se llama pérdida o costo y nos dice cuánto se equivoca la red neuronal. Luego, la red neuronal usa otro método llamado descenso de gradiente, que consiste en cambiar los pesos de las conexiones en sentido contrario al que aumenta la pérdida, es decir, en el sentido que hace que la red neuronal se equivoque menos. Este proceso se repite muchas veces con diferentes datos de entrada y salida hasta que la red neuronal aprende a dar los datos de salida correctos para cualquier dato de entrada. Cada vez que se usa un conjunto de datos de entrada y salida se llama época. Así, el aprendizaje de una red neuronal es como un juego en el que la red neuronal intenta adivinar lo que nosotros queremos y nosotros le decimos si acierta o falla y cómo puede mejorar.
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