Backpropagation
Backpropagation es un algoritmo que se emplea para entrenar redes neuronales artificiales con el objetivo de minimizar los errores en el proceso de aprendizaje automático de una máquina.
El aprendizaje automático o machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a ordenadores y máquinas aprender a realizar una tarea de forma autónoma, sin ser específicamente programados para ello, simulando la forma en la que aprenden los humanos. Una de las tipologías de aprendizaje automático en expansión son las redes neuronales. Para entrenarlas se emplea el algoritmo backpropagation.
Backpropagation (o propagación hacia atrás de los errores) es un método de cálculo que se utiliza en algoritmos diseñados para entrenar el funcionamiento de redes neuronales artificiales. A grandes rasgos, estas redes neuronales tratan de imitar el funcionamiento de las redes de neuronas biológicas. Al igual que en nuestro cerebro las neuronas están conectadas entre sí, en la red neuronal artificial sucede lo mismo: las neuronas artificiales están conectadas y agrupadas en diferentes niveles denominados capas. Estas neuronas o nodos reciben datos del exterior (o de otras neuronas) que luego procesan y generan un valor de salida que alimenta a otras neuronas o entregan el resultado al exterior de la red.
Pues bien, el algoritmo backpropagation se usa para entrenar una red neuronal artificial a través de un método llamado regla de la cadena. Básicamente, después de cada paso hacia adelante a través de una red, backpropagation realiza un paso hacia atrás mientras ajusta los parámetros del modelo (pesos y sesgos).
Fases del método de backpropagation
El método de backpropagation se desarrolla en varias fases:
- Elección del punto de entrada y de salida para el proceso de backpropagation.
- Configurados los valores de entrada y de salida, el algoritmo backpropagation asigna unos valores secundarios que le permitirán modificar parámetros dentro de cada capa y nodo de la red neuronal.
- A partir del análisis de los nodos y capas, se determina el error total (la diferencia entre la salida real y la salida deseada).
- El algoritmo procede a minimizar su efecto en toda la red neuronal.
- El algoritmo backpropagation ajusta los parámetros (pesos y sesgos) para reducir la tasa de error. Se repite el proceso hasta que el error sea mínimo.
- El modelo está listo para hacer una predicción, para lo cual se introducen datos de entrada y el modelo entregará el resultado de salida.
El objetivo del algoritmo backpropagation es minimizar los errores en el proceso de aprendizaje y mejorar la precisión de las predicciones ajustando los pesos y sesgos de cada nodo de la red. Lo que hace backpropagation es detectar cuánta responsabilidad tiene cada uno de los nodos de la red en los posibles errores y corregir la configuración de los parámetros de esos nodos, que luego influirán en otros nodos y capas posteriores.
La importancia del método de backpropagation
La importancia de este proceso tiene que ver con que a medida que se entrena la red neuronal, los nodos de las capas intermedias son capaces de organizarse por sí mismos y aprenden a reconocer distintas características de los datos de entrada.
Tras este entrenamiento, cuando se le presente un patrón de entrada arbitrario o incompleto, la red neuronal podrá encontrar la solución más adecuada, pues será capaz de reconocer un patrón similar a las características que haya aprendido a reconocer durante su entrenamiento.
El método de cálculo backpropagation ha demostrado su éxito en el entrenamiento de redes neuronales artificiales en aplicaciones de reconocimiento óptico de caracteres, conversión de texto escrito a voz, procesado de imágenes médicas, inspección automática de defectos, etc.