Red neuronal

Una red neuronal es un sistema informático de inteligencia artificial inspirado en la forma en que funciona el cerebro humano. Utiliza capas de nodos interconectados que actúan como neuronas artificiales para procesar datos y resolver un problema determinado. El sistema aprende con el tiempo al ajustar las conexiones entre las neuronas y las funciones que realiza cada una.

Los desarrolladores de AI utilizan redes neuronales artificiales para entrenar algoritmos de inteligencia artificial para distintas tareas. Las redes neuronales de visión artificial aprenden a analizar imágenes para reconocer objetos, lo que les permite identificar rostros rápidamente, etiquetar imágenes y ayudar a moderar contenido. Aprenden a realizar reconocimiento de voz para transcribir conversaciones y agregar subtítulos a videos. Las redes neuronales también pueden aprender procesamiento del lenguaje natural para analizar el lenguaje escrito, organizar documentos, generar resúmenes de artículos y funcionar como chatbots.

Cómo funcionan las redes neuronales

Cada nodo de una red neuronal contiene una función matemática. Los nodos están organizados en varias capas: una capa de entrada, varias capas intermedias y una capa de salida. Cada nodo está conectado con cualquier cantidad de nodos de las capas superiores e inferiores. Un nodo recibe entradas de los nodos de nivel inferior, asigna un valor de peso a cada entrada y realiza un cálculo con los valores combinados. Si el resultado alcanza un umbral predeterminado, el nodo lo pasa al siguiente nivel. Este proceso se repite hasta que la red neuronal pasa el valor final a la capa de salida.

Durante la fase inicial de «entrenamiento», los desarrolladores proporcionan a las redes neuronales varios conjuntos de datos. Por ejemplo, si el objetivo es reconocer rostros, los datos pueden ser fotografías de distintas personas. Las primeras veces que el sistema analiza los datos, el resultado puede no ser preciso. Sin embargo, en los análisis posteriores, «aprende» al cambiar los valores de peso y de umbral de cada nodo. La red neuronal se entrena correctamente cuando produce resultados precisos de forma constante con los datos de entrenamiento.