Redes neuronales artificiales

• Autores: Martín Ortiz Domínguez
• Localización: Ingenio y Conciencia Boletín Científico de la Escuela Superior Ciudad Sahagún, ISSN-e 2007-784X, Vol. 12, Nº. 23, 2025 (Ejemplar dedicado a: Ingenio y Conciencia Boletín Científico de la Escuela Superior Ciudad Sahagún), págs. 38-44
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Artificial neural networks
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• Resumen
  • español

    Una red neuronal es una solución de software que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para «imitar» las operaciones del cerebro humano. Las redes neuronales procesan los datos de forma más eficiente y ofrecen mejores capacidades de reconocimiento de patrones y resolución de problemas que los ordenadores tradicionales. Las redes neuronales también se conocen como redes neuronales artificiales (RNA) o redes neuronales simuladas (SNN). Las redes neuronales son un subtipo de aprendizaje automático y un elemento esencial de los algoritmos de aprendizaje profundo. Al igual que su funcionalidad, la arquitectura de una red neuronal también se basa en el cerebro humano. Su estructura altamente interconectada le permite imitar los procesos de señalización de las neuronas biológicas. En resumen, este artículo presenta una introducción a las redes neuronales artificiales y también una metodología heurística general para diseñar soluciones RNA de alta calidad a diversos problemas de dominio.

  • English

    A neural network is a software solution that uses machine learning algorithms to “mimic” the operations of the human brain. Neural networks process data more efficiently and offer better pattern recognition and problem-solving capabilities than traditional computers. Neural networks are also known as artificial neural networks (ANNs) or simulated neural networks (SNNs). Neural networks are a subtype of machine learning and an essential element of deep learning algorithms. Like its functionality, the architecture of a neural network is also based on the human brain. Its highly interconnected structure allows it to mimic the signaling processes of biological neurons. In summary, this article presents an introduction to artificial neural networks and also a general heuristic methodology for designing high-quality ANN solutions to various domain problems.