Redes neuronales convolucionales (CNN)

Las redes neuronales convolucionales (también conocidas como CNN) son un tipo de red neuronal artificial utilizada en visión por ordenador y aprendizaje automático. Están diseñadas para identificar características en imágenes y otros tipos de datos.

Las CNN se basan en la idea de una capa convolucional, que toma una imagen de entrada y la hace pasar por un conjunto de filtros o núcleos para identificar características específicas. Por ejemplo, una capa convolucional puede detectar bordes y formas en una imagen. La salida de la capa convolucional es un vector de características que se utiliza para identificar objetos y clasificarlos.

La arquitectura de una CNN consta de capas convolucionales, capas de agrupamiento y capas totalmente conectadas. Las capas convolucionales se encargan de identificar las características de una imagen. Las capas de agrupación se utilizan para reducir la dimensionalidad del vector de características. Las capas totalmente conectadas se utilizan para aprender las relaciones entre las características identificadas y las clases.

Las CNN se utilizan habitualmente en tareas relacionadas con la imagen, como el reconocimiento facial, la detección de objetos y la segmentación de imágenes. También pueden utilizarse en el procesamiento del lenguaje natural para el análisis de sentimientos, la clasificación de textos y los sistemas de respuesta a preguntas.

Además de sus aplicaciones en visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural, las CNN también se han utilizado en sanidad, robótica, vehículos autónomos y minería de datos. Las aplicaciones potenciales de las CNN son prácticamente ilimitadas.

Las redes neuronales convolucionales son una poderosa herramienta para la visión por ordenador y el aprendizaje automático. Al identificar patrones y características en las imágenes, permiten desarrollar innumerables aplicaciones relacionadas con la visión, desde el reconocimiento facial hasta la navegación autónoma de vehículos.