Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, que consiste en un conjunto interconectado de unidades de procesamiento llamadas “neuronas artificiales”. Estas neuronas se organizan en capas y aprenden a realizar tareas específicas a través de un proceso de entrenamiento con datos.
Las redes neuronales han experimentado un avance significativo, convirtiéndose en una herramienta fundamental en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Han demostrado una gran capacidad para resolver problemas complejos, como el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos y la toma de decisiones.
Las aplicaciones más relevantes de las redes neuronales incluyen el reconocimiento de voz y de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural, la predicción de series temporales, la detección de fraudes y la optimización de procesos. Además, se han integrado con tecnologías emergentes, como la computación en la nube y el aprendizaje profundo, para mejorar aún más su rendimiento y escalabilidad.
La importancia de las redes neuronales radica en su capacidad para aprender y adaptarse a partir de datos, lo que les permite resolver problemas que son difíciles de programar de manera tradicional. Su uso cada vez más extendido en diversos sectores ha transformado la forma en que se abordan tareas complejas y se toman decisiones basadas en datos.
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