Las redes neuronales son algoritmos diseñados para imitar cómo procesa información el cerebro humano — son la base de muchos sistemas de inteligencia artificial.
La inspiración viene de la neurociencia: así como nuestro cerebro tiene neuronas que se conectan entre sí, las redes neuronales tienen nodos organizados en capas. Cada nodo recibe una entrada, hace un cálculo y pasa el resultado a la siguiente capa. Ajustando la importancia de cada entrada (lo que se llama peso), la red aprende patrones — como reconocer una cara, traducir idiomas o recomendar series.
Hay distintos tipos: feedforward (simples y lineales), convolucionales (ideales para imágenes) y recurrentes (útiles para texto o audio). Entrenar una red consiste en alimentarla con muchos datos y ajustar los pesos para reducir errores, usando un proceso llamado retropropagación.
Desde asistentes de voz hasta generadores de imágenes: si una tecnología es inteligente, seguro tiene una red neuronal por detrás.
Leé más sobre redes neuronales en IBM (en español)
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