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Red Neuronal

Neural Network
Sistema informático inspirado en el cerebro humano. Está formado por capas de "neuronas" artificiales interconectadas que procesan información y aprenden de los datos.
UNA NEURONA ARTIFICIAL x₁ w₁ x₂ w₂ ... wₙ xₙ Σ f(x) Salida Cada conexión tiene un peso (w) que se ajusta durante el entrenamiento salida = f( w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ )

Una red neuronal artificial es un sistema de computación inspirado en las redes de neuronas del cerebro humano. Está formada por unidades básicas llamadas "neuronas" (o nodos) organizadas en capas.

Cada neurona recibe información de entrada, la procesa mediante una función matemática y pasa el resultado a las neuronas de la siguiente capa. Durante el entrenamiento, las conexiones entre neuronas se fortalecen o debilitan (ajustando sus "pesos") para minimizar los errores.

Una red neuronal con una sola capa oculta puede aprender patrones simples; con muchas capas (Deep Learning) puede aprender conceptos abstractos y complejos. Piensa en ello como un sistema de tuberías donde cada conexión tiene una válvula que se abre o cierra según la importancia de la información.

💡 Ejemplos prácticos

Reconocimiento de escrituraLas redes neuronales convierten texto manuscrito en texto digital. La primera capa detecta bordes, la segunda formas, las siguientes letras completas.
Filtros de InstagramLos filtros que modifican tu cara en tiempo real usan redes neuronales que identifican ojos, nariz y boca en milisegundos.
Cancelación de ruidoLos auriculares con cancelación activa usan redes neuronales para identificar el ruido ambiente y generar la onda opuesta.