Redes neuronales convolucionales (CNN): ¿Cómo aprenden a ver las máquinas?

Vivimos rodeados de imágenes. Desde tu cámara hasta la seguridad facial de tu teléfono, la capacidad de las máquinas para ver, reconocer y entender imágenes ha avanzado enormemente. ¿El secreto? Las redes neuronales convolucionales, o CNN por sus siglas en inglés.

¿Qué es una red convolucional?

Una CNN es un tipo especial de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos con estructura en forma de grilla, como las imágenes (que son básicamente matrices de píxeles).

A diferencia de una red neuronal tradicional, que trata cada píxel como una entrada individual, las CNN preservan la estructura espacial (alto, ancho y profundidad) y aprenden a detectar patrones visuales locales, como bordes, formas o texturas.

¿Cómo está construida una CNN?

Una red convolucional se compone de varias capas especializadas. Las más comunes son:

Capa convolucional (Convolutional Layer)

• Aplica filtros (también llamados kernels) que "escanéan" la imagen.

• Cada filtro detecta un tipo de patrón, como líneas horizontales o curvas.

• Resultado: un mapa de activación que muestra dónde aparece ese patrón en la imagen.

Capa de agrupación (Pooling Layer)

• Reduce el tamaño de los mapas anteriores.

• La más común es el max pooling, que toma el valor más alto de una pequeña región.

• Esto reduce la complejidad y ayuda a que la red se enfoque en lo más importante.

Capas densas (Fully Connected Layers)

• Al final, los mapas se "aplanan" y se conectan a una red neuronal clásica.

• Aquí es donde se toman las decisiones finales, como “esto es un gato” o “esto es un avión”.

¿Para qué sirven las CNN?

Las redes convolucionales son expertas en reconocimiento de patrones visuales. Se usan en:

• Reconocimiento facial

• Diagnóstico médico por imagen (radiografías, resonancias)

• Autos autónomos (detección de peatones y señales)

• Clasificación de imágenes y objetos

• Visión por computadora en robótica