Redes neuronales: qué son, cómo funcionan y qué tipos existen

Las redes neuronales son uno de los pilares fundamentales de la inteligencia artificial. Inspiradas en el cerebro humano, permiten a las máquinas aprender, reconocer patrones complejos y tomar decisiones. 

Este artículo te explica de forma clara qué son, cómo funcionan y cuáles son los principales tipos de redes neuronales, con ejemplos prácticos de su uso actual.

¿Qué son las redes neuronales artificiales?

Comenzamos por ver qué son las redes neuronales artificiales. Se trata de modelos computacionales que se inspiran en el funcionamiento de nuestro cerebro. Su estructura imita la forma en que las neuronas biológicas se comunican. Es decir, que cada neurona artificial, conocida como nodo, recibe señales, las procesa y transmite una respuesta a otras neuronas conectadas. 

Nuestro cerebro utiliza una red de aquellas que trabaja en conjunto para interpretar estímulos. En el caso de la inteligencia artificial, también sucede algo parecido; las redes neuronales colaboran unas con otras para procesar información, identificar patrones y tomar decisiones.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Para hablar del funcionamiento de las redes neuronales, debemos distinguir entre conceptos como capas, pesos y aprendizaje.

Capas y neuronas

Las redes neuronales artificiales se componen de varias capas. Una de entrada, otras que están ocultas y una de salida. En cada una de ellas, hay neuronas que son pequeñas unidades de procesamiento. Estas van recibiendo datos en forma de valores numéricos de otras neuronas, que luego procesan para transmitir los resultados a las neuronas de la siguiente capa. En las capas ocultas, estas operaciones sirven para descubrir patrones complejos que no son evidentes a simple vista.

Pesos, funciones de activación y propagación

La transmisión de los resultados entre neuronas se produce por las conexiones que tienen entre ellas. Esas conexiones tienen un peso determinado, que equivale a un nivel de importancia de la señal recibida en concreto. Cuando se suman todas las señales ponderadas, se aplica una función de activación, como ReLU o sigmoide, que decide si la neurona se activará o no. Este proceso se repite capa a capa, en una propagación hacia adelante que genera la salida final de la red.

Entrenamiento y aprendizaje supervisado/no supervisado

El entrenamiento consiste en ajustar los pesos para que la red produzca salidas correctas. En el aprendizaje supervisado, se usan datos etiquetados; por ejemplo, imágenes con una categoría. En el no supervisado, la red identifica patrones sin indicaciones previas, como agrupar clientes por su comportamiento. Ambos tipos ayudan a la red a mejorar el desempeño progresivamente y a aprender tareas complejas a partir de datos.

Tipos de redes neuronales y sus aplicaciones

Las redes neuronales en inteligencia artificial han evolucionado para adaptarse a diferentes tipos de datos y tareas. Cada tipo tiene una arquitectura en particular y se utiliza en sectores específicos según sus capacidades. A continuación, vamos a ver los tipos de redes neuronales principales con ejemplos de uso. 

Redes neuronales feedforward

En estas redes, que son las más simples, la información fluye en una sola dirección; de la entrada a la salida, sin ciclos. Se usan en tareas de clasificación básica, como reconocer si un correo es spam o no, o para predecir precios en función de variables como la demanda. También los vemos en sistemas de recomendación sencillos y en análisis de datos estructurados en sectores como banca y seguros. 

Redes convolucionales (CNN)

Se especializan en procesar imágenes y datos con estructura espacial, ya que cuentan con filtros que detectan patrones como bordes, formas o texturas. Se utilizan en visión por computadora; diagnóstico médico por imágenes, como radiografías y resonancias; sistemas de vigilancia y vehículos autónomos. También se usan en redes sociales para el reconocimiento facial.

Redes recurrentes (RNN)

Las redes recurrentes procesan secuencias en las que el orden importa, por lo que cada salida depende de entradas anteriores. Son útiles en procesamiento de lenguaje natural; traducción automática; predicción de series temporales, como precios de acciones o consumo energético, y chatbots. También se aplican en análisis de sentimientos y asistentes virtuales.

Redes generativas adversarias (GANs)

Funcionan con dos redes enfrentadas: una genera contenido y otra lo evalúa. Se usan para crear imágenes realistas, arte digital, reconstrucción de rostros, diseño de moda y videojuegos. En salud, ayudan a aumentar el conjunto de datos médicos, y en marketing digital, generan contenido visual atractivo.

Redes neuronales profundas (DNN)

Tienen muchas capas ocultas y son la base del deep learning. Se utilizan para detectar patrones extremadamente complejos. Por ejemplo, diagnósticos médicos avanzados, predicción de fraudes financieros o análisis del comportamiento de los clientes. Se usan en sectores como e-commerce, robótica y automatización industrial.

Ejemplos de uso de redes neuronales en la vida real

Aunque no seamos conscientes de ellas, tenemos ejemplos de redes neuronales a nuestro alrededor. Como los siguientes:

• Detección de fraudes. En el sector financiero, analizan miles de transacciones en tiempo real y detectan patrones sospechosos. Aprenden a identificar comportamientos inusuales, como compras en lugares no habituales o movimientos de grandes sumas, y previenen estafas de forma automática.
• Diagnóstico médico por imagen. Las redes convolucionales analizan radiografías, resonancias y tomografías para detectar anomalías como tumores, fracturas o enfermedades pulmonares. Algunas herramientas ya superan la precisión de los radiólogos en ciertas tareas.
• Chatbots y asistentes virtuales. Siri, Alexa o el asistente de Google utilizan redes neuronales para entender el lenguaje humano y responder con naturalidad. También se usan en atención al cliente para mejorar la experiencia de usuario con respuestas rápidas y personalizadas.
• Marketing digital. Plataformas como Netflix o Amazon emplean redes neuronales para recomendar productos o contenidos según los hábitos de cada usuario. Así aumentan el engagement y las conversiones.
• Traducción automática. Google Translate han conseguido que sus traducciones sean más naturales y precisas con redes neuronales recurrentes. 

Formación en IA y redes neuronales: ¿Por dónde empezar?

La IA sigue evolucionando y cada vez se necesitarán más perfiles expertos en ella. Si estás buscando formación que abarque también las redes neuronales, debes tener en cuenta que, si bien hay conocimientos teóricos, se requiere, sobre todo, un enfoque práctico. 

Sin embargo, en lugar de perderse entre las miles de opciones que encontramos en la red, puedes apostar por formación especializada con un programa estructurado y orientado al mundo empresarial. 

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