Universidad
Santa María
Especialización:
Gerencia en Tecnología de la
Información
Cátedra: Redes
y Telecomunicaciones
Facilitador:
MSC. Luz Marina Lozano
Participante: Jegdalys
Lezama C.I 13686470
Una
red neuronal es un tipo de máquina abstracta que se caracteriza por basarse en
unidades muy simples de cálculo (células o neuronas) interconectada entre si
formando una estructura más compleja.
Las
redes neuronales en la inteligencia artificial basan su aplicabilidad a ciertas
tareas de aprendizaje automático y la capacidad de realizar esas tareas con un
alto grado de paralelismo incluso mediante implementaciones hardware.
El
objetivo de los primeros modelos de redes neuronales fue la simulación de redes
neuronales naturales (redes nerviosas) que pudieran emular el comportamiento
humano.
Las
redes neuronales son excelente herramienta para implementar el análisis sinérgico,
pueden utilizarse para sintetizar distintos datos y encontrar patrones
escondidos y relaciones complejas entre mercados.
Las
redes neuronales aprenden a resolver problemas transmitiendo información entre
neuronas, que son las unidades elementales de una red neuronal. Una red
neuronal incluye generalmente varias capas de neuronas. La arquitectura de la
red determina cuantas capas hay, cuantas neuronas en cada capa, como están conectadas
y qué función de transferencia se utilizará.
La
principal ventaja de las redes neuronales consiste en su elevada capacidad para
detectar y explotar la no-linealidad existente en los datos.
Las
redes neuronales son modelos computacionales, cuyo objetivo es simular el
funcionamiento de las neuronas reales, a fin de su aplicación al campo de la
inteligencia artificial. Estos circuitos, a diferencia de las computadoras
corrientes, no son digitales sino analógicos. En lugar de tratar la información en forma de impulsos eléctricos
que representan los números binarios 0 y 1, el circuito trata directamente la información
contenida en la intensidad y el sentido del recorrido de las corrientes eléctricas
que lo atraviesan.
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