Análisis de Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Modelo de procesamiento en inteligencia artificial diseñado para analizar datos con estructuras bidimensionales, como imágenes o videos.

Se basa en la arquitectura de redes neuronales, replicando el funcionamiento del sistema visual humano para identificar patrones a través de capas interconectadas.

Cada capa en las CNN aplica operaciones específicas, como convoluciones, que extraen características relevantes de los datos, como bordes, texturas o formas.

Utiliza funciones de activación no lineales para transformar las salidas de las capas y capturar relaciones complejas en los datos.

Incorpora técnicas de pooling, que reducen la dimensionalidad del conjunto de características, mejorando la eficiencia computacional y reduciendo el riesgo de sobreajuste.

Se emplean en aplicaciones como reconocimiento facial, clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica.

Su capacidad para aprender y generalizar patrones complejos ha revolucionado numerosos sectores, incluyendo la seguridad, la salud y la automoción.