Redes neuronales artificiales

Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Se componen de nodos interconectados, similares a las neuronas, que procesan información, ponderan datos, identifican patrones y realizan tareas complejas. A diferencia de otros algoritmos de aprendizaje automático, las redes neuronales profundas tienen la capacidad de aprender por sí solas a partir de grandes cantidades de datos, extrayendo patrones y realizando predicciones sin necesidad de una programación explícita para cada tarea.

El desarrollo de las redes neuronales ha tenido un auge significativo en las últimas décadas, impulsado por los avances en la capacidad de procesamiento de las computadoras y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos (webs, redes sociales, interacciones, entre otros). Esto ha permitido aplicar las redes neuronales en diferentes campos como el reconocimiento de voz, la traducción automática, las recomendaciones y más.

¿Cómo funcionan?

Una red neuronal artificial es un programa de aprendizaje automático que imita la forma en que el cerebro humano procesa la información. A través de múltiples capas de nodos interconectados, las redes neuronales pueden reconocer patrones visuales, lingüísticos o sonoros a partir de millones de ejemplos, lo que les permite tomar decisiones y realizar predicciones con mucha precisión. La calidad, variedad y originalidad de las respuestas que produce una red neuronal dependen en gran medida de la cantidad y calidad de los datos utilizados para su entrenamiento.