Descripción: La propagación de error es un concepto fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y, en particular, en las redes neuronales. Se refiere al proceso mediante el cual los errores en los datos de entrada afectan la salida de un modelo. En el contexto de las redes neuronales, este proceso es crucial para ajustar los pesos de las conexiones neuronales durante el entrenamiento. Cuando se presenta un error en la predicción, la propagación de error permite que este se retroalimente a través de las capas de la red, ajustando los parámetros de manera que se minimice la discrepancia en futuras predicciones. Este ajuste se realiza a través de algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, que utilizan la derivada del error con respecto a los pesos para actualizar estos últimos. La propagación de error no solo es vital para el aprendizaje efectivo de las redes neuronales, sino que también es un componente esencial en otras arquitecturas, garantizando que el modelo pueda aprender de sus errores y mejorar su rendimiento con el tiempo. Este proceso se basa en la regla de la cadena del cálculo diferencial, lo que permite calcular cómo un cambio en los pesos afecta el error total de la red, facilitando así el aprendizaje supervisado en entornos complejos y dinámicos.
