¿Qué es una CNN y en qué se diferencia de las redes neuronales tradicionales?

Una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo de inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a "ver" y comprender imágenes. A diferencia de las redes neuronales convencionales que procesan imágenes como una lista de números, las CNN analizan las imágenes por secciones, reconociendo patrones como bordes, formas y texturas. Esto las hace mucho más eficaces para trabajar con imágenes y videos.

Cómo las CNN se inspiran en el ojo humano

Las CNN funcionan de manera similar a cómo el cerebro humano procesa las imágenes. Cuando observamos algo, nuestros ojos envían información al cerebro, que primero reconoce formas simples como bordes y colores. Luego, capas más profundas en nuestro cerebro combinan estos elementos para identificar objetos, rostros o escenas completas. Las CNN siguen el mismo principio, comenzando con características simples y avanzando hasta reconocer objetos complejos.

Al igual que nuestros ojos se enfocan en áreas específicas, las CNN también procesan imágenes en pequeñas secciones, lo que les permite identificar patrones sin importar dónde aparezcan. Sin embargo, a diferencia de los humanos, las CNN necesitan miles de imágenes etiquetadas para aprender, mientras que las personas pueden reconocer objetos incluso si solo los han visto unas pocas veces.

Resumen de los componentes clave: convolución, agrupamiento, activación y capas completamente conectadas

Una CNN consta de múltiples capas, cada una desempeñando un papel distinto en el procesamiento de imágenes:

Las CNN son potentes porque pueden aprender automáticamente características de las imágenes en lugar de requerir que los humanos programen cada detalle. Por esta razón, se utilizan en coches autónomos, reconocimiento facial, imágenes médicas y muchas otras aplicaciones del mundo real.