Descripción: Las Redes Neuronales Modulares son arquitecturas de inteligencia artificial compuestas por múltiples módulos interconectados, lo que les permite ser más flexibles y escalables en comparación con las redes neuronales tradicionales. Cada módulo puede especializarse en una tarea específica, lo que facilita el aprendizaje y la adaptación a diferentes tipos de datos y problemas. Esta modularidad permite que las redes se organicen de manera jerárquica, donde cada módulo puede aprender características particulares de los datos y luego combinar sus resultados para obtener una solución más robusta. Además, la estructura modular facilita la reutilización de componentes, lo que puede reducir el tiempo y los recursos necesarios para el desarrollo de nuevas aplicaciones. En el contexto del aprendizaje profundo, estas redes pueden integrar diferentes tipos de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN), que son especialmente efectivas en el procesamiento de imágenes. La capacidad de las Redes Neuronales Modulares para adaptarse y escalar las convierte en una herramienta poderosa en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo abordar problemas complejos de manera más eficiente y efectiva.
