Qué es una red neuronal

Definición amplia

Una red neuronal es un tipo de modelo de machine learning que apila unidades de cálculo sencillas, llamadas neuronas, en capas. La primera capa recibe los datos (los píxeles de una imagen, las palabras de un texto o las columnas de una tabla); las capas intermedias, llamadas ocultas, los transforman en representaciones cada vez más útiles, y la última da el resultado: una categoría, una cifra o una probabilidad.

Cada conexión entre neuronas tiene un peso, un número que indica cuánto influye una entrada en la siguiente. Entrenar la red consiste en ajustar esos pesos: se compara su respuesta con la correcta, se calcula el error y se reparte hacia atrás por la red para corregir cada peso un poco. Este procedimiento se llama retropropagación y se repite una enorme cantidad de veces.

Y el deep learning

Google llama red profunda a la que tiene más de una capa oculta. El deep learning, o aprendizaje profundo, es la parte del machine learning que usa estas redes, y es la base del reconocimiento de imágenes, del reconocimiento de voz y de los modelos de lenguaje grandes, construidos sobre una arquitectura de red llamada Transformer. En estos últimos, el número de pesos llega a los miles de millones.

Qué supone para la empresa

Las redes neuronales funcionan muy bien con datos no estructurados, como texto, imagen o audio, que son difíciles de tratar con métodos clásicos. A cambio, necesitan muchos datos y mucha capacidad de cálculo, y es difícil explicar por qué dan una respuesta concreta: se comportan en buena medida como una caja negra. Por eso, cuando hay que justificar cada decisión ante un cliente, un empleado o un auditor, se valoran también modelos más fáciles de interpretar.

Ejemplos de uso

• Atención al cliente

  En atención al cliente, las redes neuronales están detrás de la transcripción de llamadas y del reconocimiento de la intención de cada consulta.

• Administración y finanzas

  En administración, se usan para leer facturas escaneadas y extraer sus campos.

• Marketing

  En marketing, clasifican imágenes y textos de redes sociales por tema o por tono.

• Datos y analítica

  En analítica, se emplean en previsiones con muchas variables cuando hay datos históricos abundantes.

Términos relacionados

• Machine learning
• LLM

Fuentes

• Google for Developers, Machine Learning Glossary: neural network, deep model
• IBM, What is a neural network?