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Una red neuronal es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para modelar patrones complejos en los datos. Las redes neuronales son similares a otros algoritmos de aprendizaje automático, pero están compuestas por una gran cantidad de nodos de procesamiento interconectados, o neuronas, que pueden aprender a reconocer patrones de datos de entrada.
Las redes neuronales a menudo se usan para el reconocimiento y la clasificación de imágenes, pero se pueden usar para cualquier tipo de datos que se puedan modelar como una serie de relaciones de entrada y salida.
Las redes neuronales están compuestas por una gran cantidad de nodos de procesamiento interconectados, o neuronas, que pueden aprender a reconocer patrones de datos de entrada.
Cada neurona en una red neuronal está conectada a un número de otras neuronas en la red. Estas conexiones normalmente se organizan en capas, siendo la primera capa la capa de entrada y la última capa la capa de salida.
Las redes neuronales aprenden con el ejemplo. Es decir, aprenden cuando se les presenta un conjunto de datos de entrenamiento que incluye las relaciones de entrada-salida deseadas. La red neuronal ajusta la fuerza de las conexiones entre las neuronas para tratar de producir el resultado deseado a partir de la entrada dada.
Hay varios tipos diferentes de redes neuronales, cada una con sus propias fortalezas y debilidades.
Los tipos más comunes de redes neuronales son:
Redes neuronales feedforward: Son el tipo de red neuronal más simple. Se componen de una serie de capas interconectadas, y cada capa alimenta a la siguiente.
Redes neuronales recurrentes: estas redes neuronales tienen bucles de retroalimentación, que les permiten modelar datos temporales, como datos de series temporales.
Redes neuronales convolucionales: estas redes neuronales están diseñadas para trabajar con datos que tienen una estructura espacial, como imágenes.
Las redes neuronales se utilizan para una variedad de tareas, que incluyen:
Reconocimiento y clasificación de imágenes.
Reconocimiento de patrones
Predicción
Procesamiento de datos
Sistemas de control
Las redes neuronales tienen una serie de ventajas sobre otros algoritmos de aprendizaje automático, que incluyen:
Son capaces de aprender patrones complejos que son difíciles de aprender con otros algoritmos.
Son robustos frente al ruido y los valores atípicos en los datos.
Se pueden utilizar para tareas que son difíciles de formular como una serie de reglas, como el reconocimiento de imágenes.
Las redes neuronales también tienen una serie de desventajas, que incluyen:
Son modelos de caja negra, lo que significa que es difícil entender cómo llegan a sus decisiones.
Requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento para poder aprender con precisión.
Son difíciles de entrenar y afinar.
Las redes neuronales son un tipo poderoso de algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para modelar patrones complejos en los datos. Tienen una serie de ventajas, pero también una serie de desventajas.