{"id":82625,"date":"2025-09-04T11:00:00","date_gmt":"2025-09-04T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/redes-neuronales-artificiales-que-son-y-como-funcionan-en-la-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2026-04-17T12:48:57","modified_gmt":"2026-04-17T10:48:57","slug":"redes-neuronales-artificiales-que-son-y-como-funcionan-en-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/big-data\/redes-neuronales-artificiales-que-son-y-como-funcionan-en-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Redes neuronales artificiales: qu\u00e9 son y c\u00f3mo funcionan en la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

El avance de la tecnolog\u00eda y su integraci\u00f3n en la actualidad, pasa por la IA.<\/a> Aunque estamos acostumbrados a utilizarla, sobre todo en temas de ocio, lo cierto es que su funcionamiento es m\u00e1s complejo de lo que puede parecer a simple vista. Si quieres conocerla en profundidad debes saber qu\u00e9 son las redes neuronales artificiales y cu\u00e1les son sus implicaciones en campos como la tecnolog\u00eda, la medicina, el marketing, la ciberseguridad o el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son las redes neuronales?<\/h2>\n

El cerebro humano siempre ha fascinado a los investigadores, por su funcionamiento y por su manera de procesar la informaci\u00f3n. Por este motivo, el concepto de red neuronal artificial nace inspirado en \u00e9l. Es decir, la ciencia busca crear sistemas que sean capaces de aprender de los datos y reconocer patrones<\/strong>, imitando c\u00f3mo las neuronas biol\u00f3gicas se comunican entre s\u00ed.
Para comprender el concepto de red neuronal, es imprescindible saber c\u00f3mo funciona el cerebro humano. Este est\u00e1 formado por miles de millones de neuronas que se encuentran interconectadas entre s\u00ed. Mediante un proceso de sinapsis son capaces de recibir se\u00f1ales qu\u00edmicas y el\u00e9ctricas que son procesadas y se transmiten a otras neuronas en forma de nuevas se\u00f1ales. Mediante este mecanismo, es posible aprender, memorizar y tomar decisiones.
Por tanto, en el intento de la ciencia de replicar el funcionamiento del cerebro humano, este principio se traslada a un modelo simplificado en el que nodos interconectados que procesan se\u00f1ales matem\u00e1ticas<\/strong> en lugar de impulsos el\u00e9ctricos. Se trata de neuronas artificiales, que aunque m\u00e1s limitadas que las biol\u00f3gicas, pueden conectarse y aprender de una forma similar a las humanas. Este planteamiento, se basa en un primer momento en formulaciones te\u00f3ricas de la mano de Warren McCulloch<\/strong> y Walter Pitts<\/strong> en 1943.<\/p>\n

La neurona artificial (perceptr\u00f3n)<\/h3>\n

Para poder crear una red neuronal, es necesario comenzar por la unidad que la conforma, las neuronas, algo que se lograr\u00e1 en el a\u00f1o 1958. Frank Rosenblatt, crear\u00e1 el primer modelo pr\u00e1ctico de neurona artificial: perceptr\u00f3n. Funcionaba asignando pesos<\/strong> a las entradas de datos, sum\u00e1ndolos y pasando el resultado a trav\u00e9s de una funci\u00f3n de activaci\u00f3n para generar una salida.
D\u00e9cadas despu\u00e9s, figuras como Geoffrey Hinton<\/strong>, Yann LeCun<\/strong> y Yoshua Beng<\/strong>io, conocidos como los padres del Deep Learning, retomaron y expandieron estas ideas, impulsando el auge de las redes neuronales modernas. Su trabajo fue tan influyente que en 2018 recibieron el Premio Turing, considerado el Nobel de la inform\u00e1tica.<\/p>\n

C\u00f3mo est\u00e1 compuesta una red neuronal<\/h3>\n

Las redes neuronales se encuentran organizadas en capas de neuronas conectadas entre s\u00ed<\/strong>. Mediante estas capas, los datos se transforman de manera progresiva hasta llegar a generar un resultado final. As\u00ed, podemos se\u00f1alar que todas las redes neuronales est\u00e1n compuestas por tres tipos de capas.
La capa de entrada<\/strong> es la encargada de recibir los datos iniciales, es decir, es la primera toma de contacto con la informaci\u00f3n que en este caso puede ser una imagen, un texto, un est\u00edmulo\u2026 A continuaci\u00f3n hablamos de las capas ocultas<\/strong> que son las encargadas de procesar esos datos en los pasos sucesivos para detectar patrones y caracter\u00edsticas que se vuelven cada vez m\u00e1s abstractas. Por \u00faltimo estar\u00eda la capa de salida<\/strong> que ser\u00eda la que generar\u00eda el resultado final, que puede darse en forma de predicci\u00f3n, clasificaci\u00f3n o recomendaci\u00f3n.
\u00bfPero c\u00f3mo se logra el aprendizaje? Por las conexiones, los pesos y los sesgos<\/strong>. Es decir, cada conexi\u00f3n entre neuronas est\u00e1 asociada a un peso para determinar cu\u00e1l es la importancia de una entrada sobre la salida. A ello hay que a\u00f1adirle el valor adicional, el sesgo, que ser\u00e1 el que les permita ajustar la salida independientemente de las entradas.
Por tanto, cuando hablamos de redes neuronales artificiales, estos par\u00e1metros se intentan ajustar mediante un proceso de entrenamiento<\/strong>. Es decir, se ajustan de manera continua los pesos y los sesgos para convertir a las redes neuronales en sistemas que sean capaces de mejorar con la experiencia, del mismo modo en que lo hace el cerebro humano.
La red debe aprender relaciones complejas entre datos, por lo que es necesario que se introduzca el concepto de no linealidad<\/strong> en la misma, algo que se logra mediante las funciones de activaci\u00f3n<\/strong>. Dicho de otro modo, sin estas funciones, la red tan solo ser\u00eda una combinaci\u00f3n lineal de entradas y salidas. As\u00ed, funciones como la sigmoide, la ReLU (Rectified Linear Unit) o la softmax se utilizan habitualmente en frameworks como TensorFlow o PyTorch para que las redes sean capaces de enfrentarse a problemas como la visi\u00f3n artificial o el procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\n

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Especial\u00edzate en Data Science<\/h2>\r\n

Alcanza el nivel de Experto en An\u00e1lisis de Datos<\/p>\r\n <\/div>\r\n

\r\n M\u00e1ster en Data Science \"\"\r\n <\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/section>\r\n <\/h3>\n

\u00bfC\u00f3mo funcionan las redes neuronales? El proceso de aprendizaje<\/h2>\n

Ahora que ya conoces c\u00f3mo est\u00e1n compuestas y c\u00f3mo transmiten la informaci\u00f3n, es posible que te preguntes c\u00f3mo pueden aprender. Pues bien, al igual que ocurre con el aprendizaje humano, el proceso est\u00e1 compuesto por varias fases<\/strong> que se repiten de manera constante durante el entrenamiento para lograr el nivel de precisi\u00f3n que se est\u00e1 buscando.<\/p>\n

Propagaci\u00f3n hacia adelante (forward propagation)<\/h3>\n

El entrenamiento comienza cuando los datos de entrada atraviesan la red en un recorrido conocido como propagaci\u00f3n hacia adelante<\/strong>. En cada capa, las neuronas reciben los valores de la capa anterior, los multiplican por los pesos de sus conexiones, les suman un sesgo y aplican una funci\u00f3n de activaci\u00f3n. As\u00ed, el resultado de este proceso avanza capa a capa hasta llegar a la salida generando una predicci\u00f3n.
Una vez que la predicci\u00f3n se genera, la red necesita tener una aproximaci\u00f3n de la certeza de su respuesta. Es decir, si ha acertado o no, y lo lejos que se ha quedado de dicha opci\u00f3n. Para ello se utiliza la funci\u00f3n de p\u00e9rdida<\/strong>, que es la encargada de medir el error cometido. Mediante el entrenamiento, se busca minimizar esa p\u00e9rdida<\/strong>, ajustando progresivamente los par\u00e1metros internos para lograrlo.<\/p>\n

Retropropagaci\u00f3n (backpropagation)<\/h3>\n

El algoritmo de retroprogamaci\u00f3n se introduce en las redes neuronales en los a\u00f1os 80 de la mano de Geoffrey Hinton, lo que supuso un \u00e9xito en el avance de las mismas ya que de esta forma es posible calcular c\u00f3mo influye cada peso en el error final para as\u00ed poder ajustarlo<\/strong>.
En este caso, el proceso se realiza de una forma sistem\u00e1tica partiendo del error para propagarse hacia atr\u00e1s. Es decir, parte de la capa de salida hacia la de entrada para modificar los pesos en la direcci\u00f3n en la que se reduce el error. Este ajuste de pesos y sesgos no se realiza de manera aleatoria empleando para ello los denominados optimizadores. El m\u00e1s conocido es el descenso de gradiente<\/strong> que permite controlar la magnitud y direcci\u00f3n de los cambios para poder equilibrar la estabilidad y la rapidez del aprendizaje.<\/p>\n

Tipos de redes neuronales y sus aplicaciones<\/h2>\n

No todas las redes neuronales son iguales, as\u00ed que existen diferentes arquitecturas dise\u00f1adas para problemas espec\u00edficos, y aplicaciones concretas. Te contamos cu\u00e1les son las principales y para qu\u00e9 se utilizan:
– Redes neuronales convolucionales (CNN)<\/strong>: se utilizan principalmente en procesamiento de im\u00e1genes ya que cuentan con capas convolucionales que aplican filtros sobre la imagen, detectando bordes, texturas y patrones. Gracias a ellas, hoy existen sistemas de diagn\u00f3stico m\u00e9dico asistido o coches aut\u00f3nomos capaces de interpretar su entorno en tiempo real.
– Redes neuronales recurrentes (RNN)<\/strong>: est\u00e1n dise\u00f1adas para trabajar con datos secuenciales, como texto o series temporales. A diferencia de las arquitecturas cl\u00e1sicas, pueden recordar informaci\u00f3n previa<\/strong> mediante bucles en sus conexiones, por lo que se utilizan con frecuencia en traducci\u00f3n autom\u00e1tica, predicci\u00f3n de palabras o an\u00e1lisis de sentimientos en redes sociales.
– Redes generativas antag\u00f3nicas (GANs)<\/strong>: funcionan mediante la competencia entre dos redes. Es decir, un generador crea datos falsos y un discriminador trata de distinguirlos de los reales de esta forma se pueden crear im\u00e1genes hiperrealistas, v\u00eddeos sint\u00e9ticos o m\u00fasica.<\/p>\n\n\n

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El avance de la tecnolog\u00eda y su integraci\u00f3n en la actualidad, pasa por la IA. Aunque estamos acostumbrados a utilizarla, sobre todo en temas de ocio, lo cierto es que su funcionamiento es m\u00e1s complejo de lo que puede parecer a simple vista. Si quieres conocerla en profundidad debes saber qu\u00e9 son las redes neuronales […]<\/p>\n","protected":false},"author":521,"featured_media":82626,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[418,419],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\nSeguridad Pasiva Inform\u00e1tica: Resiliencia y Recuperaci\u00f3n Digital | DKS<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Seguridad pasiva inform\u00e1tica: descubre c\u00f3mo la recuperaci\u00f3n y continuidad de datos complementan la seguridad activa. 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