ニューロンネットワークは、人間の脳プロセスをシミュレートするように設計された自動学習アルゴリズムの一種です。これらのネットワークは、トレーニングを通じてパターンを学習し、予測を実行できる一連のノードで構成されています。ニューラルネットワークには、人工ニューロンネットワークと深いニューロンネットワークの2つの主要なタイプがあります。


人工ニューロンネットワークは、人間の脳と同様のノードのネットワークです。これらのネットワークは、データのパターンを特定し、正確な予測を実行するようにトレーニングできます。


ディープニューロンネットワーク（DNN）は、ノードが互いにさまざまなレベルに接続する人工ニューラルネットワークのサブセットです。これらのネットワークは多くのデータを受け取ることができ、トレーニングを通じて、それらのパターンを検出し、非常に精度で予測を実行できます。これらのネットワークは、分類、オブジェクト検出の問題、音声認識によく使用されます。
Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático diseñado para simular los procesos del cerebro humano. Estas redes están compuestas por una serie de nodos que, a través del entrenamiento, pueden aprender patrones y realizar predicciones. Existen dos tipos principales de redes neuronales: redes neuronales artificiales y redes neuronales profundas. 


Las redes neuronales artificiales son una red de nodos conectados entre sí de forma similar a la del cerebro humano. Estas redes pueden ser entrenadas para identificar patrones en datos y realizar predicciones precisas.


Las redes neuronales profundas (DNN) son un subconjunto de redes neuronales artificiales en las que los nodos se conectan entre sí a varios niveles. Estas redes pueden recibir muchos datos y, a través de su entrenamiento, pueden detectar patrones en los mismos y realizar predicciones con gran precisión. Estas redes se utilizan a menudo para problemas de clasificación, detección de objetos y reconocimiento de voz.