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Backpropagation

Backpropagation es un algoritmo utilizado en el entrenamiento de redes neuronales, que permite ajustar los pesos de las conexiones neuronales mediante la propagación del error desde la salida hacia atrás a través de la red. Desarrollado por Paul Werbos en 1974 y popularizado por David Rumelhart et al. en los años 80, ha sido esencial para acelerar el aprendizaje profundo (deep learning). Su importancia radica en permitir soluciones eficaces a problemas complejos como reconocimiento estratégico y clasificación. Este avance transformó nuevas áreas aplicadas e impulsó investigaciones avanzadas fundamentales antecedentes enchura AI.

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