Una red neuronal es un tipo de programa, modelo o proceso de Machine Learning, basado en Inteligencia Artificial, que utiliza nodos o neuronas interconectados en una estructura de capas similar a la del cerebro humano.

De esta manera, identifica patrones, formula recomendaciones o extrae conclusiones y se convierte en un elemento esencial para obtener y agrupar información a partir de textos, imágenes, documentos o datos. Además, lo hace a gran velocidad.

Una red neuronal se basa en datos de entrenamiento (también de sus errores) para aprender y mejorar de manera continua.

La red neuronal más antigua es el perceptrón, creado por el psicólogo americano Frank Rosenblatt en los años 60.

Tipos de redes neuronales

Las redes neuronales cuentan con diferentes tipologías y clasificaciones.

Dependiendo de su forma de aprendizaje, las redes neuronales se clasifican en tres grandes grupos: supervisadas, no supervisadas y reforzadas.

Las redes neuronales de aprendizaje supervisado reciben datos previamente etiquetados que llevan a respuestas predeterminadas.

En las redes neuronales de aprendizaje no supervisado, es el propio algoritmo el que se encarga de buscar las relaciones entre los datos.

Las redes neuronales de aprendizaje reforzado introducen el concepto error como mecanismo de aprendizaje y perfeccionamiento.

Por otro lado, también podemos hablar de redes neuronales prealimentadas (procesan datos en una única dirección, de la capa de entrada a la de salida), redes neuronales retropropagadas (con mecanismos correctivos que pueden hacer variar la trayectoria de entrada y salida) y redes neuronales convolucionales o recurrentes (proporcionan detalles adicionales muy concretos).

Cómo funciona una red neuronal

Toda red neuronal cuenta con varias capas de nodos (sus "neuronas").

Las indispensables son la capa de entrada y la capa de salida; entre ellas, el número de capas ocultas existentes es variable en función de cada red.

En cualquier caso, para que los datos puedan fluir entre las diferentes capas, estas deben estar conectadas entre sí y el conjunto de la red neuronal necesita contar con ponderaciones y umbrales especificados, detallados y delimitados.

Para qué sirve una red neuronal

Una red neuronal es una potente herramienta de análisis de datos o detección de tendencias, con capacidad para dar respuestas rápidas y eficientes a múltiples necesidades. Recopilamos algunas utilidades ya llevadas a la práctica:

  • Reconocimiento de imágenes

  • Mecanismos de eficiencia energética

  • Control de calidad

  • Predicciones financieras y de seguros

  • Marketing personalizado

  • Análisis de audiencias

  • Labores de documentación

  • Chatbots

  • Diagnósticos médicos

  • Reconocimiento facial

  • Traducciones automáticas

  • Subtitulados

  • Resúmenes de documentos

  • Clasificación e indexación automática de productos por tipología, precios, etc.

Actualmente, el ejemplo más conocido de red neuronal es el algoritmo utilizado por Google en su popular buscador.