Redes neuronales & deep learning / Fernando Berzal.

Incluye bibliografía (687-715)

Incluye índice (716-729)

Parte I. Redes neuronales artificiales : Aprendizaje automático ; Evaluación de los resultados del aprendizaje ; Técnicas de aprendizaje ; Deep learning ; Modelos de neuronas y redes neuronales artificiales ; Parte II. Entrenamiento de redes : Perceptores ; El algoritmo de propagación de errores ; Entrenamiento de una red neuronal ; Prevención del sobreaprendizaje ; Algoritmos de optimización ; Parte III. Arquitecturas especializadas : Softmax ; Redes convolutivas.

Las redes neuronales artificiales, popularizadas actualmente bajo la denominación deep learning, se enmarcan dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, dentro de las técnicas de aprendizaje automático o machine learning. Actualmente, las técnicas de deep learning están revolucionando el mundo de la Inteligencia Artificial y compañías como Google, Facebook, Amazon o Microsoft, entre otras muchas, se disputan a los ingenieros y doctorandos familiarizados con este tipo de técnicas. En este libro se presentan el origen, la motivación, la inspiración, la evolución y las aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se realiza especial hincapié en las técnicas algorítmicas que permiten el entrenamiento de redes neuronales (esto es, los algoritmos que se utilizan para que las redes aprendan y los distintos problemas que hay que solventar para que las redes neuronales artificiales funcionen correctamente en la práctica). También se detallan múltiples técnicas de tipo heurístico que se han propuesto recientemente para construir redes neuronales "profundas" (el origen del término deep learning). Aunque las redes neuronales artificiales existían desde los orígenes de la I.A., la eclosión del deep learning se produjo, ya entrado el siglo XXI, tras conseguir igualar, cuando no mejorar, el rendimiento de los seres humanos en la resolución de tareas que, hasta hace poco, se consideraban de nuestro dominio exclusivo. Editor.