Red neuronal

1. ¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, diseñado para realizar tareas específicas de aprendizaje y reconocimiento de patrones. Está formada por nodos interconectados llamados neuronas, organizados en capas. Cada neurona realiza cálculos basados en entradas ponderadas, y los resultados se transmiten a través de conexiones, hacia capas posteriores. Estas se utilizan en el campo de la inteligencia artificial y deep learning para realizar tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, análisis de series temporales, desarrollo de Large Language Models, etc.

2. ¿Para qué sirven las redes neuronales?

Las redes neuronales, en el contexto del aprendizaje profundo, es invaluable debido a su capacidad para realizar tareas complejas de aprendizaje y reconocimiento de patrones. Se destaca en la resolución de problemas en áreas como el reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y toma de decisiones. Su arquitectura interconectada de nodos, o neuronas, permite aprender y adaptarse a través del ajuste de pesos en las conexiones durante el entrenamiento. Esto posibilita que la red capture patrones sutiles y relaciones en los datos, permitiendo su aplicación en una amplia gama de campos, como en el caso de reconocimiento de rostros, de matrículas u objetos en sistemas de seguridad usando redes neuronales especializadas en visión artificial.
Un ejemplo habitual de redes neuronales consiste en usarla para analizar un conjunto de datos históricos a modo de series temporales, por lo que su aplicación en el sistema financiero es destacable, también las redes neuronales convolucionales, son buenas para detectar patrones en imágenes haciéndolas ideales para tareas de clasificación de imágenes.

3. Ejemplos de redes neuronales

• Redes neuronales generativas.
• Redes neuronales recurrentes.
• Redes neuronales convolucionales.
• Perceptrón.
• Redes neuronales preentrenadas.
• Redes neuronales generativas adversarias.