Las redes neuronales son sistemas de inteligencia artificial inspirados en el cerebro humano. Están formadas por nodos llamados neuronas artificiales, organizados en capas que trabajan juntas para procesar información y aprender de los datos.
Una red neuronal típica tiene tres tipos de capas: la capa de entrada, que recibe los datos; una o más capas ocultas, que procesan y transforman esa información; y la capa de salida, que genera el resultado final, como una predicción o clasificación.
Cada neurona recibe información, la procesa y la pasa a las neuronas siguientes. Las conexiones entre neuronas tienen “pesos” que determinan la importancia de cada dato. Durante el entrenamiento, la red ajusta estos pesos para mejorar sus respuestas. Por ejemplo, si una red neuronal está aprendiendo a reconocer imágenes de gatos, analizará muchas fotos y ajustará sus conexiones para identificar mejor las características que definen a un gato.
El entrenamiento puede ser supervisado, cuando la red recibe ejemplos con respuestas correctas para aprender, o no supervisado, cuando busca patrones por sí misma. A medida que la red procesa más datos, mejora su precisión y puede hacer predicciones más confiables.
Las redes neuronales son muy útiles para tareas complejas como el reconocimiento de voz, la traducción automática, la detección de fraudes o el análisis de imágenes médicas. Gracias a su capacidad para aprender y adaptarse, se han convertido en la base de muchas tecnologías de inteligencia artificial actuales.
Fuente: https://iartificial.blog/aprendizaje/introduccion-a-las-redes-neuronales-explicacion-completa-en-espanol/#google_vignette / https://openwebinars.net/blog/que-son-las-redes-neuronales-y-sus-aplicaciones/