Significado de Red neuronal
Locución sustantiva femenina. De red y neuronal, adjetivo derivado de neurona.
Una red neuronal artificial es un modelo computacional formado por unidades interconectadas y organizadas en capas que aprende a reconocer patrones a partir de ejemplos, sin que un programador le indique reglas explícitas para cada caso.
El nombre se aplica también, en biología, a las redes de neuronas reales del sistema nervioso; en informática, el término suele abreviarse como «red neural» o citarse en inglés como neural network.
Qué es una red neuronal
Una red neuronal artificial está formada por nodos, llamados neuronas artificiales, agrupados en capas: una capa de entrada que recibe los datos, una o varias capas intermedias que los transforman y una capa de salida que produce el resultado. Cada conexión entre neuronas tiene asociado un peso numérico, y el entrenamiento consiste en ajustar esos pesos hasta que la red produzca la salida deseada para los ejemplos de entrenamiento.
El equivalente español recomendado de neural network es «red neuronal» o «red neural»; ambos términos conviven en la literatura técnica en español, aunque el primero es el más extendido en textos divulgativos. La expresión inglesa se usa a menudo en artículos técnicos, sobre todo en su forma abreviada NN.
Una red con muchas capas intermedias recibe el nombre de red profunda, y su entrenamiento es el objeto del aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático. La estudian principalmente la informática, la estadística y, en su vertiente biológica, la neurociencia.
Origen de la palabra red neuronal
«Red» procede del latín rete, «malla, tejido entrelazado»; «neuronal» deriva de «neurona», acuñada en el siglo XIX a partir del griego neuron, «nervio, tendón». La combinación describe, por analogía, una malla de unidades conectadas entre sí como las neuronas biológicas.
Los primeros modelos matemáticos de neurona artificial datan de mediados del siglo XX, dentro de la investigación temprana en inteligencia artificial. El término «red neuronal» se popularizó en español a partir de los años ochenta y noventa, y volvió a ganar protagonismo con el auge del aprendizaje profundo en la década de 2010, cuando estos modelos empezaron a resolver con éxito tareas de reconocimiento de imágenes y de lenguaje.
Tipos de redes neuronales
| Tipo | En qué consiste | Uso habitual |
|---|---|---|
| Red densa o totalmente conectada | Cada neurona de una capa se conecta con todas las de la capa siguiente. | Problemas de clasificación general. |
| Red convolucional | Aplica filtros que detectan patrones locales, como bordes o texturas. | Reconocimiento de imágenes. |
| Red recurrente | Conserva información de pasos anteriores para procesar secuencias. | Texto, voz y series temporales. |
| Red generativa antagónica | Dos redes compiten: una genera datos y otra evalúa si son creíbles. | Generación de imágenes y sonido sintéticos. |
También se distingue entre redes de una sola capa, capaces de resolver problemas simples, y redes profundas, con varias capas intermedias, necesarias para tareas de mayor complejidad.
Ejemplos de uso de red neuronal
Los sistemas de reconocimiento facial se apoyan en una red neuronal entrenada con miles de imágenes.
El traductor automático usa una red neuronal para convertir frases de un idioma a otro.
En la clase de biología explicaron cómo funciona la red neuronal del sistema nervioso humano. (uso en su sentido biológico original, no informático)
El asistente de voz procesa la orden hablada mediante una red neuronal recurrente.
La empresa entrenó una red neuronal para detectar piezas defectuosas en la cadena de montaje.
Sinónimos y palabras relacionadas
Sinónimos: red neural (equivalente aceptado), modelo neuronal.
Antónimos: no tiene antónimos propiamente dichos; por contraste, un «sistema basado en reglas» sigue instrucciones fijas en lugar de aprender de los datos.
No es lo mismo que:
- Inteligencia artificial: es el campo general; la red neuronal es una de las técnicas que ese campo emplea, no la única.
- Aprendizaje automático: es la disciplina que estudia cómo entrenar modelos a partir de datos; la red neuronal es uno de los tipos de modelo posibles.
- Algoritmo: el proceso de entrenamiento de una red neuronal se apoya en algoritmos, pero la red en sí es una estructura, no un procedimiento paso a paso.
Preguntas frecuentes sobre red neuronal
¿Qué es una red neuronal en palabras sencillas?
Es un modelo formado por unidades conectadas en capas que ajusta sus conexiones internas a partir de ejemplos hasta que aprende a producir el resultado esperado, en lugar de seguir reglas escritas de antemano.
¿Es lo mismo una red neuronal que la inteligencia artificial?
No. La inteligencia artificial es el campo general que busca que las máquinas realicen tareas propias de la inteligencia; la red neuronal es una técnica concreta dentro de ese campo, usada sobre todo en aprendizaje profundo.
¿Por qué se llama «neuronal» si no es un cerebro real?
Porque su estructura se inspiró, de forma simplificada, en cómo se conectan las neuronas biológicas: unidades que reciben señales, las combinan y transmiten una salida a otras unidades.