¿Qué significa redes neuronales?
Las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos de computación inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro biológico humano.
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Aprendiendo por capas
Una red neuronal está compuesta por miles de 'nodos' (neuronas artificiales) organizados en capas. La información entra por una capa, se procesa en capas ocultas y sale por una capa final. Cada conexión tiene un 'peso' que se ajusta a medida que la red aprende.
¿Cómo aprende una máquina?
A diferencia de un programa tradicional con reglas fijas, a una red neuronal se le dan miles de ejemplos. Por ejemplo, si le muestras 10.000 fotos de gatos, la red acaba detectando patrones (orejas, bigotes, forma de ojos) por sí sola hasta que es capaz de reconocer un gato que nunca ha visto.
Deep Learning o Aprendizaje Profundo
Cuando una red neuronal tiene muchísimas capas intermedias, hablamos de 'Deep Learning'. Esta es la tecnología que permite que los coches autónomos vean la carretera, que los traductores automáticos sean precisos y que las IAs como ChatGPT puedan escribir textos coherentes.
Diferencia con el cerebro humano
Aunque se inspiran en nosotros, las redes artificiales son mucho más simples. El cerebro humano es increíblemente eficiente y consume poca energía, mientras que las grandes redes neuronales de IA requieren superordenadores potentes y mucha electricidad.
Aplicaciones en el mundo real
Se usan para detectar fraudes bancarios, diagnosticar enfermedades a través de radiografías, predecir el clima o recomendarte la próxima canción en Spotify basándose en tus gustos anteriores.
❓ Preguntas frecuentes
¿Qué es el 'entrenamiento' de una red?
Es el proceso de darle datos y corregir sus errores hasta que la red acierte la mayoría de las veces.
¿Las redes neuronales tienen conciencia?
No. Son cálculos matemáticos complejos; no sienten, no piensan ni tienen voluntad propia.
¿Quién inventó las redes neuronales?
La idea nació en los años 40 con McCulloch y Pitts, pero no fueron potentes hasta la llegada de los ordenadores modernos.
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📌 Resumen
- Sistemas informáticos que imitan las neuronas humanas
- Base fundamental de la Inteligencia Artificial moderna
- Aprenden a base de ejemplos y detección de patrones
- Capaces de resolver tareas que un humano no puede programar