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5 Ejemplos clave en usos de la Inteligencia Artificial en medicina · 1. Análisis médicos y de imágenes · 2. Evaluaciones psiquiátricas · 3.
las redes neuronales
No hay que olvidar que la IA intenta imitar el comportamiento de las personas, que a través de sus pilares como, por ejemplo, <anchor>las redes neuronales</anchor> pueden convertir a una aplicación en un médico particular que pueda controlar nuestra salud de forma especializada y dedicada.
¿Qué son las redes neuronales? Tipos y funciones
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# ¿Qué son las redes neuronales? Tipos y funciones

[Inteligencia Artificial](/blog/inteligencia-artificial)

28/04/2022

La fantasía de crear una inteligencia similar a la del ser humano se está convirtiendo en una realidad. En los últimos tiempos ya se está consiguiendo que las máquinas respondan de la misma forma que lo haría un ser humano. Ya sea para dar respuesta a un cliente o para anticiparse a un problema, hoy en día, es posible conseguir el sueño de muchos científicos. Parte de este desarrollo reside en la creación de redes neuronales, un modelo que **se inspira en las neuronas humanas para aprender y modificar automáticamente su comportamiento**.

La **Inteligencia Artificial** ya es parte importante en el desarrollo empresarial y estar formado para poder implementarla dentro de un negocio es una de las cuestiones que mayor demanda está teniendo en los últimos años. A través de programas formativos como el [Máster de Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios](https://www.inesdi.com/master-inteligencia-artificial/) de **Three Points**, te puedes convertir en un perfil especializado en IA y ocupar uno de los puestos de trabajo que se están creando a partir de esta tecnología. Según la estadística, un 83% de las empresas crearán nuevos puestos de trabajo alrededor de esta nueva tecnología en un futuro muy cercano.

## **¿Qué son las redes neuronales?**

Se puede decir que **las redes neuronales son un pilar de la Inteligencia Artificial**, **un modelo que se basa en el funcionamiento del cerebro humano y que intenta replicarlo**. Está formado a partir de un conjunto de nodos que simulan a las neuronas de forma artificial y que están conectadas entre sí para poder transmitir las señales entre sí. Funcionan recibiendo una información de entrada que procesan en conjunto para posteriormente generar una respuesta.

El objetivo de estas redes es el de poder aprender modificándose a sí mismas de forma que consigan ser capaces de llevar a cabo tareas complejas. Dicho en otras palabras, conseguir que una máquina pueda solucionar problemas que presumiblemente sólo podría solventar una mente humana.

Para que las redes neuronales puedan funcionar requieren un **proceso de entrenamiento en el que se van conformando capas con un peso determinado en la toma de decisiones**. A través de imágenes o datos, se va consiguiendo afinar el conocimiento de estos sistemas, se consigue que las neuronas artificiales puedan identificar y solucionar problemas y dar respuestas muy similares a las que daría un ser humano.

Estas redes neuronales artificiales forman parte de las tecnologías que desarrollan [la IA y que se instalan en los modelos de robótica derivados](https://www.inesdi.com/blog/diferencia-entre-ia-y-robotica/).

![funciones de las redes neuronales 1](/sites/default/files/inline-images/redes%20neuronales%20funciones.jpg)

## **Tipos de redes neuronales**

Existen diferentes clasificaciones que separan las redes neuronales en torno a su número de capas, tipos de conexiones o grado de las conexiones. Vamos a intentar aclarar un poco estas tipologías y en qué afectan al comportamiento y función de las mismas.

### **Redes neuronales por número de capas**

En este caso, estamos separando a las redes por la cantidad de capas que la conforman:

·**Monocapas**. Se trata de las más sencillas, en ellas la capa de entrada se conecta directamente con la de salida.

·**Multicapas**. Cuentan con varias capas diferenciadas.

### **Redes neuronales por tipo de conexiones**

En este caso, la clasificación se basa en el desarrollo de las redes y sus conexiones:

·**Redes neuronales no recurrentes**. Son las menos usadas y carecen de memoria.

·**Redes neuronales recurrentes**. Cuentan con memoria y suelen ser más potentes.

### **Redes neuronales por grado de conexiones**

Cuantas más conexiones tenga una red neuronal, más se parecerá a un cerebro humano:

·**Redes totalmente conectadas**.

·**Redes parcialmente conectadas**.

### **Redes neuronales convolucionales**

Las redes **neuronales convolucionales** son un tipo de red neuronal artificial en que las neuronas se asemejan en gran medida a las que se pueden encontrar en la corteza visual primaria de un cerebro biológico. Son creadas de forma bidimensional, pero son **muy efectivas para tareas de visión artificial**, por ejemplo en caso de necesitar clasificar imágenes.

Como ves, hay varias formas de clasificar las redes neuronales, según diferentes factores. No obstante, las redes neuronales no dejan de ser [un tipo de inteligencia artificial](https://www.inesdi.com/blog/tipos-de-inteligencia-artificial/), dentro de la cual también encontramos otras variantes, y es fundamental entender cuáles son sus principales funciones.

## **Funciones de las redes neuronales**

Son muchas las funciones que puede llevar a cabo una red neuronal, sobre todo, porque gracias a su funcionamiento son capaces de **realizar multitud de tareas** dependiendo de su entrenamiento:

·**Reconocimiento**. Una de las funciones más recurrentes de esta tecnología es su uso para el reconocimiento. Gracias a su capacidad de aprendizaje y de entrenamiento, una red neuronal puede diferenciar entre diferentes elementos.

·**Clasificación**. De una forma muy similar a su función de reconocimiento, una red neuronal puede usarse para clasificar diferentes elementos.

·**Predicción y diagnóstico**. Más allá de sus capacidades para diferenciar un elemento, una red neuronal puede predecir eventos futuros y es por ello por lo que se utiliza esta tecnología para temas de predicciones económicas. Por otro lado, en medicina, este tipo de función puede utilizarse para diagnosticar posibles problemas de salud.

### Masters en **Data**

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