Neurona-sare artifizial

thumb|274x274px|Neurona artifizial baten diagrama
thumb|right|250px|Sare neuronal sinple baten adibidea
**Neurona-sare artifiziala** (NSA; ingelesez *artificial neural network*, ANN) elkarri konektatutako neurona artifizialez osatutako eredu konputazionala da, datuetatik patroiak ikasi eta iragarpenak edo erabakiak hartzeko erabiltzen dena. Orokorrean, neuronak **geruzatan** antolatzen dira (sarrera, ezkutuko geruzak eta irteera), eta konexioen **pisuak** doitu egiten dira ikaskuntza-prozesuan zehar.
Neurona-sare artifizialak ikasketa automatikoaren barruan kokatzen dira eta, bereziki, ikaskuntza sakonaren (*deep learning*) oinarri nagusietakoak dira.

NSAek gaur egungo ikasketa sakoneko (deep learning) teknikaren oinarria osatzen dute, eta ikusmen artifiziala, hizkuntza naturalaren prozesamendua, diagnostiko medikoa eta industria digitalizazioa bezalako eremuetan nabarmen eragin dute.

## Sarrera 
thumb|thumbtime=112|start=112|Adimen artifiziala eta **neurona-sareak** azaltzen dituen bideoa.
thumb|left|200px|Perzeptoi sinple baten egitura
Gizaki adituen arrazoitzeko egiturak berregiten saiatzen da, hau da, burmuin eta neuronen egitura berbera ezartzea da bere helburua.

Neurona bakoitza zirkulu batez adierazten da, eta neuronen arteko loturak bektore batez, bakoitzak bere pisua daukana eta bi neurona horien arteko indarra adierazten duena. Neuronak mailaka banatzen dira, altuena emaitzen loturari dagokio, eta baxuena datuen loturari. Aldameneko mailetan beheko neurona bakoitza, goiko neurona guztiekin lotzen da.

Sareek, ondorioak ateratzeko, prozesu bi izaten dituzte:
* **Entrenamendua**: Sarearen parametroen kalkuluan datza, horretarako ezagutu behar diren patroiak erabiliz. Entrenamendua eta gero, sareak lotura batzuk indartuta izango ditu eta beste batzuk, berriz, ahulduta. Adibidez, karaktere-ezagutze prozesuan, sarea karaktere bakoitza ezagutzeko entrenatu behar da.
* **Erantzunen sormena**: Emaitzak lortzea, entrenamenduaren ondoren.

## Historia laburra
thumb|right|180px|McCulloch eta Pittsen neurona modelo
Neurona‑sarearen ideia teknikoa XX. mendeko lehen hamarkadetatik datorkigu:
***1943** – Warren McCulloch eta Walter Pitts-ek neurona logiko baten eredu matematikoa proposatu zuten, zirkuitu sinpleen bidez pentsamendu-logika modelatu zitekeela erakutsiz.
***1958** – Frank Rosenblatt-ek perzeptrona aurkeztu zuen: eredu praktiko bat, bi klase banaketarako erabil zitekeena. Hala ere, perceptronak ez zuen multiklasetarako konplexutasun handirik tratatzen.
***1969** – Marvin Minsky eta Seymour Papert-en kritikek perceptronaren mugak nabarmendu zituzten eta ikerketa jarduna zelatze‑garai batera eraman zuten, batzuetan «AI Winter» deitutakoa.
***1980ko hamarkada** – Atzeranzko hedapenaren (backpropagation) hobekuntzek eta sare multigeruzadunen garapenak neurona‑sareen interes berriro piztu zuten; narrazioaren protagonistak izan ziren Rumelhart, Hinton eta beste zenbait ikertzaile.
***2000etik aurrera** – Datu kopuru handien eta GPU bezalako hardware espezializatuen eskuragarritasunak aukera eman zuen sare sakon‑sareek (deep neural networks) arrakasta praktikoa izateko; 2010eko hamarkadan teknikek abangoardia eragin handia izan zuten ikusmen artifizialean eta hizkuntzaren eremuan.

Historiak erakusten du neurona‑sareek hamarkada askotan zehar garapen zikloak izan dituztela:
euforia, mugaketak, berriro aukera eta hedapena. Gaur egun, ikerketa eta aplikazioak azkar hazten
jarraitzen dute.

## Oinarri Teorikoak
thumb|eskuinera|300px|Aktibazio-funtzio klasiko eta modernoen ikuspegi orokorra (adib.: sigmoid, tanh, ReLU eta aldaerak).

Neurona artifizial simple batetik abiatuta, sareak eraiktizen dira. Neurona batek sarrera-balio multzo bat jasotzen du: x_1, x_2, \dots, x_n, bakoitzari dagokion pisuarekin w_1, w_2, \dots, w_n biderkatuta.

Batura lineala egin eta bias bat (b) gehitzen zaio; ondoren, aktibazio-funtzio baten bidez irteera ematen da:

z = \sum_{i=1}^n w_i x_i + b

y = \phi(z)

Gaur egungo praktikan aktibazio-funtzio arruntak honako hauek dira:

### Sigmoidea 
* \sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}
* Probabilitate-moduan erabilgarria baina gradientearen desagertze arazoak sor ditzake.

### Tanh (Tangente Hiperbolikoa) 
* -1 eta 1 artean ematen du balioa
* Sigmoidearen antzekoa

### ReLU (Unitate Lineal Errektifikatua) 
* \text{ReLU}(z) = \max(0,z)
* Erraz implementatzen da eta praktikan oso erabilia da

### Softmax 
* Sailkapenetan erabiltzen da, banaketa probabilistiko bat lortzeko geruza irteeran

## Entrenamendua eta ikaskuntza 
Neurona-sare artifizial baten helburua normalean sarrerako datuen eta irteerako etiketen (edo helburu-balioen) arteko erlazioa hurbiltzea da. Horretarako, sareak pisu multzo bat optimizatzen du, **galera-funtzio** (*loss function*) bat minimizatuz (adib. errore karratuaren batez bestekoa edo entropia gurutzatua).

### Atzerahedapena eta gradiente-deszentsua 
Ikaskuntza gainbegiratuan ohikoena da **atzerapropagazioa** (*backpropagation*) erabiltzea: irteerako errorea geruzaz geruza atzerantz hedatzen da, eta gradienteen bidez pisuak eguneratzen dira.
Optimizazioan sarri erabiltzen dira aldaerak, hala nola SGD (*stochastic gradient descent*) edo momentu/egokitze teknikak (adib. Adam).

### Erregularizazioa eta orokortzea 
Neurona-sareek erraz **gainikasketa** (*overfitting*) izan dezakete, bereziki parametro asko dituztenean. Horri aurre egiteko erabiltzen dira, besteak beste, **dropout** teknika (entrenamenduan unitate batzuk ausaz desaktibatzea)
eta **batch normalization** (geruzetako sarrerak normalizatzea entrenamendua egonkortzeko).

### Datuen banaketa eta ebaluazioa 
Praktikan, datuak **entrenamendu/egiaztapen/proba** multzoetan banatzen dira, eta neurriak erabiltzen dira (adib. zehaztasuna, doitasuna/estaldura edo errore metrikak) sareak datu berrietan nola orokortzen duen neurtzeko.

## Motak 
thumb|eskuinera|Sare neuronal sinple baten adibidea.

### Perzeptroi Sinplea 
Sare neuronalik sinpleena, sarrera geruza bat eta irteera geruza bat dituena.

### Perzeptroi Multigeruza 
Geruza ezkutu bat edo gehiago dituen sare neuronala, problema konplexuagoak ebazteko gaitasuna duena.

### Sare Konboluzionalak (CNN) 
Irudien prozesamendurako egokituak, eremu lokalak prozesatzeko gaitasuna dute.

### Sare Errekurrenteak (RNN) 
Sekuentzia-datuak prozesatzeko egokituak, denboran zehar informazioa gordetzeko gaitasuna dute.

### Arkitektura moderno eta espezializatuak 
Azken urteetan, neurona-sareen arkitektura espezifikoek arrakasta handia lortu dute hainbat atazatan:
* **Neurona-sare konboluzionalak (CNN)**: irudien eta seinale espazialen prozesamendurako oso erabiliak.
* **Neurona-sare errepikakorrak (RNN)** eta **LSTM**: sekuentzia-datuetarako (testua, denbora-serieak).
* **Transformer**: arreta-mekanismoetan oinarritutako arkitektura, hizkuntzaren prozesamenduan eta beste sekuentzia-atazetan nagusitu dena.
* **Aurkako sare sortzailea (GAN)**: datu sintetikoak sortzeko eredu sortzaileak.
* **Grafoko neurona-sareak (GNN/GCN)**: grafo-egituradun datuetarako (sare sozialak, ezagutza-grafoak).

## Aplikazioak 
Neurona-sare artifizialak gaur egungo ikasketa automatikoko tresna nagusietakoak dira, eta datu konplexuetatik eredu ez-linealak ikasteko gaitasunagatik erabiltzen dira hainbat arlotan.

### Ikusmen artifiziala 
Sare konboluzionalek (CNN) irudi-sailkapena, objektu-detekzioa eta segmentazioa bezalako atazetan jauzi handia ekarri zuten, adibidez ImageNet erronkan lortutako emaitzekin.

### Hizkuntza naturalaren prozesamendua (NLP) 
Transformer arkitekturak arreta-mekanismoen bidez sekuentzia-datuak hobeto modelatzen ditu, eta itzulpena automatikoa, laburpenak edo elkarrizketa-sistemak bezalako aplikazioak bultzatu ditu.

### Osasuna eta irudi medikoa 
Ikasketa sakona gero eta gehiago erabiltzen da irudi medikoen analisian (sailkapena, detekzioa, segmentazioa), eta berrikuspen lanek ehunka aplikazio biltzen dituzte.
Zenbait lanek errendimendu oso altua erakutsi dute diagnostiko-ataza espezifikoetan (adib. azaleko lesioen sailkapena).

### Gomendio-sistemak 
Sare neuronalek erabiltzaile-elementu harremanak modu ez-linealean ikas ditzakete, gomendio pertsonalizatuak hobetzeko (adib. *collaborative filtering* teknikak sakontzean).

### Industria eta denbora-serieak 
Denbora-serieen iragarpena, anomalia-detekzioa edo mantentze prediktiboa bezalako kasuetan ere erabiltzen dira, batez ere sentsore-datuetan patroiak automatikoki ikasteko.

### Datuen kalitatea, alborapenak eta justizia 
Sareek entrenamendu-datuetako alborapenak barnera ditzakete, eta horrek arriskuak sortzen ditu erabaki sentikorretan (osasuna, enplegua edo finantzak). Arriskuak kudeatzeko gida orokor gisa, NISTen AI RMF bezalako markoak erabiltzen dira.

### Eraso adversarialak eta fidagarritasuna 
Sare batzuek sarrera-aldaketa txikiekin (perturbazio adversarialak) huts egin dezakete; horrek segurtasun-neurrien eta ebaluazio zorrotzaren beharra azpimarratzen du.

### Araudia eta betebeharrak (EB) 
Europar Batasunean, AI Act-ak arriskuaren araberako betebeharrak ezartzen ditu eta pixkanaka aplikatzen ari da (indarrean 2024-08-01etik, eta aplikazio egutegi graduatua).

## Softwarea eta liburutegiak 
Neurona-sare artifizialak inplementatzeko eta entrenatzeko hainbat liburutegi erabil daitezke, besteak beste:
* PyTorch (*torch.nn* moduluaren bidez sareak eraikitzeko oinarrizko osagaiak eskaintzen ditu).
* TensorFlow (API zabala eta azpiegitura banaturako euskarria).
* Keras (TensorFlowren goi-mailako APIa, prototipatzea errazteko).
* scikit-learn (MLPClassifier/MLPRegressor bezalako sare sinpleak, backpropagation bidez entrenatuz).

## Bibliografia 
* 
* 
* 

## Erreferentziak 
## Ikus, gainera 
* Adimen artifizial
* Ikasketa automatikoa
* Ikasketa sakona
* Perzeptroi

## Kanpo estekak 
* Wikimedia Commons: *Artificial neural networks*