Una red neuronal es un modelo matemático inspirado en el cerebro humano que se utiliza en inteligencia artificial para reconocer patrones y procesar información. Se compone de neuronas artificiales organizadas en capas que trabajan juntas para aprender y tomar decisiones.
🔍 ¿Cómo funciona?
- Capa de entrada → Recibe los datos (texto, imágenes, números, etc.).
- Capas ocultas → Procesan la información mediante conexiones entre neuronas, ajustando pesos y activaciones para encontrar patrones.
- Capa de salida → Genera el resultado final (una respuesta, una clasificación, una predicción, etc.).
📌 Ejemplo:
En un reconocimiento de imágenes, una red neuronal puede aprender a diferenciar entre un gato y un perro analizando miles de ejemplos hasta predecir correctamente.
🔹 Tipos de redes neuronales:
- Perceptrón → Modelo más básico.
- Redes neuronales profundas (DNNs) → Con muchas capas ocultas.
- Redes convolucionales (CNNs) → Para imágenes y visión artificial.
- Redes recurrentes (RNNs) → Para secuencias como texto o voz.
📌 En resumen:
Una red neuronal imita la forma en que el cerebro humano procesa la información, permitiendo a las máquinas aprender y mejorar con el tiempo.
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