Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano.
Están formadas por múltiples unidades de procesamiento llamadas “neuronas”, organizadas en diferentes capas. Cada neurona recibe información, realiza cálculos y transmite el resultado a otras neuronas dentro de la red.
Durante el entrenamiento, la red neuronal ajusta millones de parámetros internos para mejorar su capacidad de reconocer patrones.
Este tipo de modelos es especialmente útil para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes, la comprensión del lenguaje o la generación de contenido.
Las redes neuronales profundas, conocidas como deep learning, han permitido avances importantes en la inteligencia artificial en los últimos años.
Gracias a ellas, hoy existen sistemas capaces de traducir idiomas, generar imágenes, analizar textos o detectar objetos en fotografías.
A pesar de su potencia, estos modelos también presentan desafíos importantes, como su gran necesidad de datos y su elevado consumo de recursos computacionales.
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