Ensayo -3 Redes Neuronales

Universidad Santa Maria

Especialización: Gerencia en Tecnología de la Información

Cátedra: Redes y Telecomunicaciones

Facilitador: MSC.  Luz Marina Lozano

Participante: Jelymar Lezama C.I 15605182

Las Redes Neuronales son un modelo matemático relativamente moderno basado en la conexiones que existen entre las neuronas de nuestros cerebros. Se utilizan generalmente como predictores, es decir, le damos un problema de entrada y esperamos obtener la respuesta a ese problema a la salida.

Las principales características de estas redes son:

Su capacidad de aprendizaje a partir de la experiencia (entrenamiento). Las redes neuronales pueden ser entrenadas para realizar una determinada tarea sin necesidad de un estudiar esta a fondo ni programarla usando un lenguaje de programación. Además; las redes neuronales pueden volver a entrenarse para ajustarse a nuevas necesidades de la tarea que realizan, sin tenerse que reescribir o revisar el código (cosa frecuente en programas tradicionales).

Su velocidad de respuesta una vez concluido el entrenamiento. Se comportan también en este caso de manera similar a como lo hace el cerebro: los seres humanos no necesitamos pensar mucho para identificar un objeto, una palabra,... una vez hemos aprendido a hacerlo.

Su robustez.  En el sentido de que el conocimiento adquirido se encuentra repartido por toda la red, de forma que si se lesiona una parte se continúan generando cierto número de respuestas correctas (en este caso también hay cierta analogía con los cerebros parcialmente dañados).

Las características de las redes neuronales hacen que sus posibles aplicaciones sean muy amplias.

Algunas de las aplicaciones más destacadas son:

·         Reconocimiento de patrones de clasificación:

·         Reconocimiento de voz, de caracteres manuscritos.

·         Análisis y reconocimiento de imágenes, formas.

·         Diagnostico clínico.

·         Modelos meteorológicos.

·         Predicción del comportamiento.

·         Predicción de series temporales.

·         Robótica

Para finalizar se puede decir estas redes son sistemas basados en complejos algoritmos matemáticos, capaces de entregarnos la mas cercana información respecto de un proyecto que puede significar múltiples alternativas y opciones, mejor dicho, la opción a la tendencia mas aproximada y certera de nuestra inquietud.

Es por ello que, existen distintos tipos de redes neuronales, cada una de ellas con una particularidad en especial, a modo simple, con un fin ya casi preestablecido; una red neuronal artificial es entrenada con información de primer nivel, debido a que sus resultados pueden llegar a ser la base de una toma de decisión de carácter muy importante, tales como : La correcta predicción de valores de mercado, transacciones en la bolsa, entrenamiento a seres no orgánicos o como en nuestro caso práctico, la correcta distribución de la energía