Red neuronal artificial

Artificial neural networkANN

También: ANN, Artificial neural network, Red neuronal, Neural network, NN

Modelo formado por capas de unidades conectadas que aprende transformaciones entre datos de entrada y resultados.

Definición técnica

Arquitectura parametrizada que compone transformaciones afines y activaciones, ajustando pesos y sesgos para minimizar una función de pérdida.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Familia flexible de modelos capaz de aprender patrones complejos, a cambio de datos, cálculo y controles de evaluación.

Aproximar relaciones no lineales y aprender representaciones útiles para predicción, clasificación o generación.

Propaga entradas por capas, calcula una pérdida y actualiza parámetros a partir de gradientes durante el entrenamiento.

Ejemplo práctico

Una red transforma los píxeles de una imagen en puntuaciones para varias clases.

Ejemplo empresarial

Una empresa usa una red para clasificar documentos cuando reglas manuales no capturan suficiente variación.

No simula fielmente un cerebro ni es sinónimo de deep learning; una red puede tener pocas capas.

Puede requerir muchos datos, ser difícil de interpretar y degradarse fuera de la distribución de entrenamiento.

Sesgos, falta de calibración y confianza excesiva pueden convertir una buena métrica media en decisiones dañinas.

Una red neuronal es una composición entrenable de capas, no una copia digital del cerebro.

Nivel: Intermedio
Categorías: Redes neuronales
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

PDF gratuito

Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

Neural networks
Google for Developers · Documentación oficial
Describe las redes como arquitecturas que aprenden patrones no lineales y resume sus componentes y entrenamiento.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026
Neural networks: Nodes and hidden layers
Google for Developers · Documentación oficial
Explica nodos, capas de entrada, ocultas y salida, pesos, sesgos y recuento de parámetros.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026
Build the Neural Network
PyTorch · Documentación oficial
Documenta módulos, capas lineales, ReLU, paso forward, logits y softmax.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026