ニューロンネットワークは、人間の脳を模倣するテクノロジーの一種です。各ニューロンネットワークは、多くのユニット（「ニューロン」）で構成されており、特定のタスクを実行するために協力します。これらのニューロンは通常、これらのモデルについて話すときに「パラメーター」の名前を指します。（たとえば、有名な175B GPT3パラメーター）

たとえば、動物の画像を認識するためにニューロンネットワークを訓練することができます。これを行うために、私たちは動物のさまざまな画像を表示し、ニューロンネットワークは、イメージが犬、猫、鳥などのイメージであるかどうかを彼が言うことができるパターンを識別するために自分自身で学習します。

ニューロンネットワークのトレーニングプロセスは、タグ付けされた多数の画像、つまり特定のカテゴリ（「CAT」など）に属していると既に識別されている画像を示すことを意味します。ニューロンネットワークは、独自の予測を実際のラベルと比較し、そのパラメーターを調整して精度を向上させます。このプロセスは、ニューロンネットワークが満足のいく精度に達するまで、何度も繰り返されます。

したがって、「猫」または「鳥」の概念を学ぶ代わりに、ニューロンネットワークは、正確な分類を可能にする画像の特定の特性を特定することを学びます。それは彼がなぞなぞをしているかのようであり、多くの試みとフィードバックを通して、彼はついにほとんどの時間を正しく推測することを学びました。

これは多くの分野で適用できます。たとえば、ニューロンネットワークは、病気の診断、気候の予測、言語の翻訳に役立つ可能性があります。さらに、これらのシステムを多くのデータに供給すると、人間が関連するものとして識別されなかったパラメーターを考慮した結果を推測することさえできます。
Las redes neuronales son un tipo de tecnología que imita el cerebro humano. Cada red neuronal está compuesta por muchas unidades (Las "neuronas"), que trabajan juntas para hacer una tarea específica. Estas neuronas se refieren normalmente bajo el nombre de "parámetros" cuando se habla de estos modelos. (Por ejemplo, los famosos 175B parametros de GPT3)

Por ejemplo, una red neuronal podría ser entrenada para reconocer imágenes de animales. Para ello, le mostraríamos muchas imágenes diferentes de animales, y la red neuronal aprendería por sí sola a identificar patrones que le permitan decir si una imagen es de un perro, un gato, un pájaro, etc.

El proceso de entrenamiento de una red neuronal implica mostrarle un gran número de imágenes etiquetadas, es decir, imágenes que ya han sido identificadas como pertenecientes a una categoría específica (por ejemplo, "gato"). La red neuronal compara sus propias predicciones con las etiquetas reales, y luego ajusta sus parámetros para mejorar su precisión. Este proceso se repite muchas veces, hasta que la red neuronal alcanza una precisión satisfactoria.

Entonces, en lugar de aprender el concepto de "gato" o "pájaro", la red neuronal aprende a identificar características específicas en las imágenes que le permiten hacer una clasificación precisa. Es como si estuviera jugando un juego de adivinanza, y a través de muchos intentos y retroalimentación, finalmente aprendiera a adivinar correctamente la mayoría de las veces.

Esto puede aplicarse en muchas áreas, por ejemplo, las redes neuronales pueden ayudar a diagnosticar enfermedades, a predecir el clima, y a traducir idiomas. Además, alimentando estos sistemas con muchos datos pueden incluso inferir resultados teniendo en cuenta parámetros que los humanos no hubiesen identificado como relevantes.