¿Qué son las redes neuronales artificiales?

Las redes neuronales artificiales son modelos de aprendizaje automático inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están conformadas por neuronas artificiales interconectadas que reciben información, la procesan y generan una salida.

El objetivo principal de una red neuronal es aprender patrones a partir de grandes volúmenes de datos para posteriormente realizar tareas como clasificación, predicción, reconocimiento de imágenes o procesamiento del lenguaje natural.

De acuerdo con el artículo de MIT sobre deep learning, las redes neuronales modernas funcionan mediante múltiples capas que transforman progresivamente los datos hasta encontrar representaciones más complejas y útiles para resolver un problema específico.