Descripción: El aprendizaje de características es el proceso mediante el cual un modelo de aprendizaje automático, especialmente en el contexto de redes neuronales convolucionales (CNN), identifica y extrae automáticamente las representaciones necesarias para la detección o clasificación de características en datos. Este enfoque permite que las redes neuronales aprendan a reconocer patrones complejos en imágenes, sonidos o textos sin necesidad de intervención manual para definir las características relevantes. En lugar de depender de características predefinidas, como en métodos tradicionales de aprendizaje automático, el aprendizaje de características permite que el modelo descubra las representaciones más efectivas a partir de los datos brutos. Esto se logra a través de múltiples capas de procesamiento, donde cada capa transforma la entrada en una representación más abstracta y de mayor nivel. Las primeras capas pueden aprender características simples, como bordes y texturas, mientras que las capas más profundas pueden capturar patrones más complejos, como formas y objetos completos. Este enfoque ha revolucionado el campo del reconocimiento de patrones y ha permitido avances significativos en tareas como la clasificación de datos, la segmentación y la detección de patrones, haciendo que las CNN sean una herramienta fundamental en la inteligencia artificial moderna.
