Redes neuronales artificiales

Son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, diseñados para reconocer patrones y procesar datos de manera similar al sistema nervioso biológico.

Están formadas por capas de neuronas artificiales interconectadas, donde cada neurona realiza cálculos matemáticos y transmite información a otras neuronas.

Se utilizan principalmente en tareas como clasificación de imágenes, reconocimiento de voz, traducción automática, diagnóstico médico y más.

Funcionan mediante un proceso de aprendizaje que ajusta los pesos de sus conexiones internas, lo que les permite mejorar con la experiencia.

Existen diferentes tipos, como las redes neuronales convolucionales (CNN), utilizadas para el procesamiento de imágenes, y las redes neuronales recurrentes (RNN), diseñadas para datos secuenciales.

Son un componente clave del aprendizaje profundo (Deep Learning), una subrama del aprendizaje automático que permite trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados.

El entrenamiento de estas redes requiere potencia computacional significativa, ya que implica cálculos complejos y el manejo de grandes cantidades de datos.

Han revolucionado múltiples campos al superar al rendimiento humano en tareas específicas, aunque su diseño y optimización requieren conocimientos avanzados.