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Redes neuronales

Última actualización el miércoles, 24 de abril de 2024.

Definición:

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Las redes neuronales son un tipo de modelo computacional inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, que se utiliza en inteligencia artificial para el aprendizaje automático. Están formadas por capas de nodos interconectados que procesan información y se entrenan para realizar tareas específicas, como reconocimiento de patrones o toma de decisiones.

Redes Neuronales

Las redes neuronales son un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por un conjunto de nodos interconectados, que imitan la forma en que las neuronas en el cerebro se comunican entre sí.

Funcionamiento

Cada nodo en una red neuronal realiza una operación matemática simple utilizando sus entradas y un peso asociado. Estos pesos se van ajustando durante el proceso de entrenamiento para que la red aprenda a responder de manera apropiada a diferentes estímulos.

Aplicaciones

Las redes neuronales se utilizan en una amplia variedad de campos, desde reconocimiento de voz y imágenes hasta predicción de mercados financieros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace especialmente útiles en tareas que son difíciles de programar con algoritmos tradicionales.

Futuro

El desarrollo de redes neuronales cada vez más avanzadas, combinado con el aumento en la potencia computacional, promete revolucionar aún más áreas como la salud, la industria y la investigación científica.

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