Redes Neuronales Artificiales

Una red neuronal artificial (RNA) es un modelo computacional inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, diseñado para simular la manera en que los humanos aprenden.

Estas redes están compuestas por unidades de procesamiento, llamadas "neuronas artificiales" o "nodos", organizadas en capas. Las neuronas de cada capa están conectadas con las de las capas anteriores y posteriores a través de enlaces que representan sinapsis en un cerebro biológico. Cada enlace tiene un peso asociado que ajusta la señal entre neuronas, y cada neurona aplica una función de activación para determinar si se activa y envía su propia señal a las siguientes neuronas.

El aprendizaje en una red neuronal artificial implica ajustar estos pesos con base a los datos de entrada, a través de un proceso conocido como "entrenamiento". Durante el entrenamiento, la red procesa ejemplos de entrada, compara su salida con la salida esperada y ajusta los pesos de las conexiones para minimizar el error en sus predicciones. Este proceso se repite muchas veces con numerosos ejemplos de entrenamiento hasta que la red aprende las características y patrones subyacentes de los datos.

Las redes neuronales artificiales que tienen muchas capas son denominadas Redes Neuronales profundas y son la base del Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento de voz e imágenes hasta la predicción de series temporales y el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).

Son especialmente potentes para modelar problemas complejos que son difíciles de resolver con algoritmos de programación tradicionales, gracias a su capacidad para aprender directamente de los datos y su flexibilidad para adaptarse a una amplia gama de tareas.