Redes neuronales convolucionales (CNN)

 

Las redes neuronales convolucionales, o CNN por sus siglas en inglés, son un tipo especializado de redes neuronales diseñadas para procesar datos con estructura de cuadrícula, como las imágenes. Su arquitectura única les permite identificar patrones visuales, bordes, texturas y formas con una precisión sorprendente.

A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las CNN usan capas convolucionales que aplican filtros para detectar características locales en la imagen, y capas de pooling que reducen la dimensionalidad, mejorando la eficiencia. Este enfoque facilita que las CNN aprendan jerarquías de características, desde detalles simples hasta objetos completos.

Las CNN han impulsado avances significativos en campos como el reconocimiento facial, la detección de objetos en vehículos autónomos, la medicina para analizar radiografías y muchas otras áreas donde la visión por computadora es clave.

Comprender cómo funcionan las CNN es esencial para apreciar el poder y la evolución de la inteligencia artificial en el procesamiento visual.