Nunca tuvo más sentido la frase “de los errores se aprende”. El aprendizaje dentro de las redes neuronales no es un milagro: tiene una base lógica y matemática.
¿Tú también quieres aprender cómo funciona? Te invito a seguir leyendo este artículo.
🤔 Los parámetros que determinan el aprendizaje
Tomemos como ejemplo el modelo del perceptrón. Imagina que nuestra tarea es escribir el clásico “Hola mundo” en un lenguaje de programación. Para lograrlo, tenemos dos opciones: Python o C.
Al decidir, evaluamos factores como la cantidad de líneas de código, el entorno de ejecución y la sencillez del lenguaje. A cada característica podemos asignarle un peso que refleje su importancia para nosotros. Además, añadimos un sesgo, un valor adicional que influye en la decisión final, para reflejar nuestra preferencia o inclinación hacia una opción.
Ajustaremos estos parámetros de forma recurrente y constante hasta encontrar la mejor alternativa. Este principio de ajuste repetitivo es la base de cómo las redes neuronales logran “aprender”.
👀 Evaluamos la pérdida
El feed forward aparece desde el cálculo en la capa de entrada hasta la evaluación con la función de costo
Luego de identificar los parámetros esenciales de la red neuronal, ahora toca evaluar qué tan precisa es nuestra salida frente a los datos reales. Recordemos que el aprendizaje de las redes neuronales suele ser supervisado, lo que significa que podemos comparar nuestras predicciones con etiquetas correctas. Para medir esta diferencia usamos una función de pérdida o costo, que nos indica cuán lejos estamos del resultado deseado.
El proceso que hemos descrito —desde ingresar datos, multiplicar por los pesos, sumar, aplicar funciones de activación y finalmente medir la pérdida— se conoce como feed forward. Pero este es solo el comienzo de un ciclo mayor dentro del aprendizaje automático.
🤷♂️ Los errores, la clave del aprendizaje
¿Para las personas es suficiente con reconocer un error? No, lo importante es aprender de él y corregirlo. Lo mismo ocurre en las redes neuronales: no basta con calcular el error, hay que reducirlo. Aquí es donde entra en juego el protagonista de este artículo: backpropagation. Este algoritmo, en conjunto con el descenso del gradiente, se encarga de optimizar los parámetros de la red neuronal hasta reducir la pérdida a un valor cercano a cero.
El descenso del gradiente es un método matemático que utiliza derivadas para encontrar la pendiente que indica la forma más rápida de disminuir el error. El backpropagation facilita este proceso: recorre la red hacia atrás, neurona por neurona y capa por capa, aplicando la regla de la cadena del cálculo. De este modo, determina cómo cada parámetro contribuyó al error y señala cómo debe ajustarse.
En otras palabras, este algoritmo es el mensajero que lleva el “poder del error” desde la salida de la red hasta las capas más profundas, permitiendo que la máquina aprenda y mejore en cada iteración. Un punto importante por aclarar es que si bien mencionamos o reforzamos la presencia del backpropagation cuando se realiza la optimización, este realmente consiste en todo un proceso que implica tanto la propagación hacia adelante y la retropropagación.
Los valores de los pesos y sesgos son optimizados en conjunto debido a la aplicación del descenso del gradiente en la backpropagation
📌 Conclusión
El backpropagation nos enseña que el error no es un obstáculo, sino una guía. Gracias a este algoritmo, las redes neuronales pueden refinar sus conexiones, corregir sus fallos y alcanzar niveles de precisión que hoy impulsan aplicaciones tan diversas como la traducción automática, la conducción autónoma o los chatbots inteligentes.
Si las máquinas aprenden de sus errores mediante backpropagation, ¿qué tanto podríamos mejorar nosotros si adoptáramos la misma disciplina en nuestro aprendizaje?
La lección es clara: el error no nos detiene, nos entrena.
📌 Referencias
- Ponce Cruz, P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería. Alfaomega Grupo Editor
- IBM. (2025, enero). ¿Qué es la retropropagación?. Think. Recuperado el 17 de agosto de 2025, de https://www.ibm.com/es-es/think/topics/backpropagation
- IBM. (s. f.). ¿Qué es el descenso del gradiente? Think. Recuperado el 17 de agosto de 2025, de https://www.ibm.com/es-es/think/topics/gradient-descent
