Cómo se actualizan los pesos en una red neuronal | Gradiente y retropropagación

En este video explicamos cómo una red neuronal actualiza sus pesos usando el gradiente. Usamos una función de pérdida simplificada para ver la idea con claridad. Calculamos la derivada parcial de la pérdida con respecto al peso, aplicamos una tasa de aprendizaje, y luego actualizamos el valor del peso en la dirección opuesta al gradiente. Este es el concepto central de la retropropagación: la red calcula cómo cada peso contribuye al error, y luego ajusta esos pesos para reducir la pérdida. #RedesNeuronales #MachineLearning #GradientDescent #Backpropagation #InteligenciaArtificial #Python #aprendizajeautomatico