diff --git a/IA/5.md b/IA/5.md new file mode 100644 index 0000000..f9db344 --- /dev/null +++ b/IA/5.md @@ -0,0 +1,36 @@ +# ¿Qué son las CNN? +Las **Redes Neuronales Convolucionales (CNN)** son un tipo de red neuronal diseñada para procesar datos con estructura en forma de grilla, como imágenes. Se usan principalmente en **visión por computadora** porque pueden extraer patrones visuales de forma automática. + +# ¿Cómo “ven” una imagen? +Las CNN analizan imágenes en etapas para detectar patrones cada vez más complejos: + +| Capa | Función | +|------|----------| +| **Convolución** | Aplica filtros para detectar patrones básicos (bordes, colores, texturas). | +| **Activación (ReLU)** | Introduce no linealidad para que el modelo pueda aprender patrones complejos. | +| **Pooling** | Reduce dimensiones reteniendo la información más relevante (resumen de características). | +| **Capas Densas (Fully Connected)** | Conectan características extraídas con la salida final de clasificación. | + +# ¿Por qué son tan útiles? +Las CNN: +- Aprenden **jerarquías de características**: primero bordes > luego formas > finalmente objetos completos. +- Mantienen la **relación espacial** entre píxeles (a diferencia de las redes densas). +- Son **invariantes a la posición**: pueden reconocer un objeto aunque esté en otro lugar de la imagen. +- Reutilizan pesos (filtros), lo que las hace más eficientes. + +# Aplicaciones comunes +- Clasificación de imágenes +- Detección de objetos +- Reconocimiento facial +- Vehículos autónomos +- Análisis médico mediante imágenes + +# Flujo típico del entrenamiento de una CNN +1. Preparar dataset de imágenes (normalización, etiquetado, división train/test). +2. Definir arquitectura (capas de conv + pooling + densas). +3. Entrenar el modelo (ajuste de pesos para reducir error). +4. Evitar overfitting (regularización, data augmentation, dropout). +5. Evaluar con datos no vistos. + +# Idea clave para recordar +> Una CNN aprende automáticamente **qué características de una imagen importan** sin que el programador tenga que definirlas manualmente.