{"id":176592,"date":"2026-01-28T12:36:51","date_gmt":"2026-01-28T11:36:51","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=176592"},"modified":"2026-02-06T09:40:19","modified_gmt":"2026-02-06T08:40:19","slug":"redes-neuronales-artificiales-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/redes-neuronales-artificiales-que-es","title":{"rendered":"Redes Neuronales Artificiales: \u00bfQu\u00e9 es?"},"content":{"rendered":"<b>Las redes neuronales artificiales est\u00e1n en el centro de los avances espectaculares que la inteligencia artificial ha conocido recientemente. \u00bfC\u00f3mo funcionan y qu\u00e9 las hace tan poderosas?<\/b>\n\nEl modelo matem\u00e1tico de las <b>redes neuronales artificiales (RNA)<\/b> fue propuesto inicialmente en 1943 por dos investigadores de la Universidad de Chicago: Warren McCullough y Walter Pitts. En un art\u00edculo del diario <i>Brain Theory<\/i>, enunciaron una teor\u00eda articulada alrededor de la neurona como elemento fundamental de la actividad de reacci\u00f3n a eventos externos.\n\nHubo que esperar hasta 1957 para que se desarrollara el primer prototipo que explotara las RNA: el <b>Perceptr\u00f3n de Frank Rosenblatt<\/b>. Este intentaba realizar tareas de reconocimiento a partir de un algoritmo de aprendizaje repetitivo. Sin embargo, en esa \u00e9poca, las computadoras no eran lo suficientemente potentes para procesar los vol\u00famenes de datos necesarios para una evaluaci\u00f3n pr\u00e1ctica de situaciones del mundo real. Esto fue lo que constataron Marvin Minsky y Seymour Papert en el libro <i>Perceptrons<\/i> (1969), donde destacaban las limitaciones de las redes neuronales. La investigaci\u00f3n marcar\u00eda una pausa durante casi dos d\u00e9cadas.\n\nUn primer avance tuvo lugar en 1986 cuando David Rumelhart, Geoffrey Hinton, y Ronald Williams publicaron un ensayo sobre la retropropagaci\u00f3n progresiva, una t\u00e9cnica de aprendizaje que revitaliz\u00f3 el inter\u00e9s por <strong>las redes neuronales<\/strong>.\n\nSin embargo, fue necesario esperar <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/profesiones-del-big-data-y-competencias\">el auge del Big Data<\/a> y las computadoras masivamente paralelas para que las redes neuronales dispusieran de una capacidad de procesamiento adecuada. En 2012, un hito fue alcanzado cuando el equipo de Alex Krizhevsky gan\u00f3 la competencia ImageNet sobre el reconocimiento de im\u00e1genes.\n\n<style><br \/>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-1.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-1.webp 1000w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-1-300x171.webp 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre RNA<\/a><\/div><\/div>\n\n\n<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 es una red neuronal artificial?<\/h3>\nUna red neuronal artificial aprende analizando ejemplos predefinidos. Se entrena para desarrollar un <b>modelo matem\u00e1tico predictivo<\/b>, por ejemplo, el reconocimiento de objetos en una imagen. Para ello, una RNA se apoya en un gran n\u00famero de procesadores organizados en capas y operando en paralelo. Se consideran tres tipos de capas.\n<h4><font size=\"4\">1. Capa de entrada<\/font><\/h4>\nEsta capa es la que recibe la informaci\u00f3n en bruto. En comparaci\u00f3n, podemos considerar que los nervios \u00f3pticos perciben una imagen antes de analizarla.\n<h4><font size=\"4\">2. Capas intermedias ocultas<\/font><\/h4>\nLos datos en bruto transitan por varias capas que cada una realiza un an\u00e1lisis parcial de la informaci\u00f3n antes de transmitirla a la siguiente.\n<h4><font size=\"4\">3. Capa de salida<\/font><\/h4>\nLa \u00faltima capa produce el resultado final, es decir, la informaci\u00f3n analizada.\n<h4><font size=\"4\">Ajuste de las capas<\/font><\/h4>\nEn realidad, este proceso puede realizarse varias veces, en cuyo caso la RNA sigue una fase de aprendizaje durante la cual ajusta sus pesos, es decir, la importancia de cada una de las capas.\n<h4><font size=\"4\">Inferencias<\/font><\/h4>\nLa red puede progresivamente realizar inferencias, es decir, predicciones o deducciones aplicables a nuevos datos.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"696\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-2.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-2.webp 1000w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-2-300x209.webp 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-2-768x535.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Aprenda a desarrollar una IA<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>\u00bfCu\u00e1les son los tipos de redes neuronales?<\/h3>\n<h4><font size=\"4\">Redes feedforward<\/font><\/h4>\nEn una RNA de este tipo, la informaci\u00f3n circula en una sola direcci\u00f3n, de la entrada a la salida.\n<h4><font size=\"4\">Redes recurrentes (RNN)<\/font><\/h4>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/recurrent-neural-network-rnn-de-que-se-trata\">Los RNN<\/a> manejan capas recurrentes: \u00abmemorizan\u00bb informaci\u00f3n de las etapas previas. Esto los hace eficaces para tareas como <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/reconocimiento-de-voz\">el reconocimiento de voz<\/a> (pueden identificar palabras teniendo en cuenta los sonidos previos), la <b>traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/b> o el <b>an\u00e1lisis de texto<\/b> (al establecer relaciones entre las palabras ya analizadas).\n<h4><font size=\"4\">Redes antag\u00f3nicas generativas (GAN)<\/font><\/h4>\nEste modelo de inteligencia artificial utiliza dos redes neuronales en competencia para generar datos realistas.\n<h4><font size=\"4\">Redes convolutivas (RCNN)<\/font><\/h4>\nSon principalmente utilizadas para <b>procesar datos estructurados en una rejilla<\/b>, como las im\u00e1genes, y son muy eficaces para aplicaciones como el reconocimiento facial.\n<h3>\u00bfQu\u00e9 aplicaciones concretas?<\/h3>\nLas RNA son <b>la base de los inmensos avances recientes de la inteligencia artificial<\/b> y las encontramos en una gran cantidad de aplicaciones.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/applications-intelligences-artificielles-Liora.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/applications-intelligences-artificielles-Liora.webp 1000w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/applications-intelligences-artificielles-Liora-300x171.webp 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/applications-intelligences-artificielles-Liora-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Profundizar en el campo de la IA<\/a><\/div><\/div>\n\n<h4><font size=\"4\">Visi\u00f3n por computadora<\/font><\/h4>\nLos <b>algoritmos <\/b><b><i>DeepFace<\/i><\/b> de reconocimiento facial de Facebook se han mostrado tan eficaces (una precisi\u00f3n de 97,35% en 2014) que Meta decidi\u00f3 suspender su uso tras varias pol\u00e9micas relacionadas con la privacidad.\n<h4><font size=\"4\">Arte y creatividad<\/font><\/h4>\nLas IA generativas como <strong>Midjourney<\/strong>, <b>Leonardo<\/b> (im\u00e1genes), pero tambi\u00e9n <b>Suno<\/b> (canciones), <b>Gen 3 de Runway<\/b> (videos), capaces de realizar obras a partir de descripciones textuales, son uno de los ejemplos m\u00e1s destacados del uso de las RNA.\n<h4><font size=\"4\">Procesamiento del lenguaje natural<\/font><\/h4>\nLos asistentes de voz como <b>Siri<\/b>, <b>Alexa<\/b>, <b>Google Assistant<\/b> o <b>Cortana<\/b> se apoyan en RNAs.\n<h4><font size=\"4\">Juegos y toma de decisiones<\/font><\/h4>\nEn 2016, <b>AlphaGo<\/b>, una herramienta desarrollada por DeepMind, una filial de Google, venci\u00f3 al campe\u00f3n mundial de Go, un juego conocido por su complejidad y la amplitud de las combinaciones posibles, con un marcador de 5 a 0. Tal logro parec\u00eda imposible diez a\u00f1os antes.\n<h4><font size=\"4\">Finanzas<\/font><\/h4>\nLa RNA implementada por Paypal para <b>detectar transacciones fraudulentas<\/b> redujo la tasa de fraude al 0,28% en 2024.\n<h4><font size=\"4\">Autom\u00f3vil<\/font><\/h4>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/vehiculo-autonomo-todo-lo-que-necesita-saber\">Un veh\u00edculo aut\u00f3nomo como Waymo<\/a> (tambi\u00e9n conocido como el Google Car) utiliza <b>RNA<\/b> (<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/convolutional-neural-network-es\">CNN<\/a>) para el an\u00e1lisis en tiempo real de im\u00e1genes del entorno.\n<h4><font size=\"4\">Meteorolog\u00eda<\/font><\/h4>\nGraphCast de Google DeepMind es capaz de <b>predecir el tiempo con una precisi\u00f3n mejorada de 90 a 99,7%<\/b> en comparaci\u00f3n con los modelos tradicionales y puede proporcionar pron\u00f3sticos con hasta 10 d\u00edas de anticipaci\u00f3n.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-3.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-3.webp 1000w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-3-300x171.webp 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/11\/Redes-Neuronales-Artificiales-Liora-3-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre inteligencia artificial<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las redes neuronales artificiales est\u00e1n en el centro de los avances espectaculares que la inteligencia artificial ha conocido recientemente. \u00bfC\u00f3mo funcionan y qu\u00e9 las hace tan poderosas?<\/p>\n","protected":false},"author":85,"featured_media":176594,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2440],"class_list":["post-176592","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176592","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/85"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=176592"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176592\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183129,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176592\/revisions\/183129"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/176594"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=176592"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=176592"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}