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Resuma el proceso de cómo funciona una red neuronal de aprendizaje profundo.
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Una red neuronal de aprendizaje profundo funciona tomando datos como entrada, procesando los datos en capas de funciones matemáticas y aprendiendo mediante el ajuste de pesos y sesgos. Cada capa de neuronas tomará la información de la capa anterior y creará una representación más compleja. Después de que los datos pasen por todas las capas, la capa de salida crea una predicción. Esta predicción luego se puede utilizar para tomar decisiones o hacer predicciones sobre datos no vistos.