Explícame de manera sencilla qué son las redes neuronales, su uso y aplicación hoy en día.
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.