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REDES NEURONALES ARTIFICIALES - Coggle Diagram
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
¿Para que se utilizan?
Las redes neuronales están presentes en muchos sectore
Como por ejemplo:
Diagnóstico médico mediante la clasificación de imágenes médicas
Marketing orientado mediante el filtrado de redes sociales y el análisis de datos de comportamiento
predicciones financieras mediante el procesamiento de datos históricos de instrumentos financieros
Previsión de la carga eléctrica y la demanda de energía
Proceso y control de calidad
Identificación de compuestos químicos
Dentro de las aplicaciones principales encontramos:
Procesamiento del lenguaje natural
Reconocimiento de voz
Visión artficial
Generación de recomendaciones
Funcionan en un conjunto de unidades llamadas neuronas artificiales, que están conectadas entre sí para transmitir señales, lo que hace “simular” el funcionamiento del cerebro humano
:silhouette:
¿Cómo se utilizan?
Estas redes que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente. Las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como la realización de resúmenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precisión.
El cerebro humano es lo que inspira la "forma" de las redes neuronales. Las células del cerebro humano, llamadas neuronas, forman una red con un alto nivel de interconexión y se envían señales eléctricas entre sí para ayudar a los humanos a procesar la información. De una forma parecida, una red neuronal artificial está formada por neuronas artificiales que trabajan juntas para resolver un problema.
SU ORIGEN
Las redes neuronales fueron propuestas por primera vez por Warren McCullough y Walter Pitts en 1944. Pero no fue hasta los años 80 que Geoffrey Hinton les dio un impulso clave con sus investigaciones en 'deep learning' o aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de nodos que emulan neuronas. La red sería el cerebro.
DESAFIOS
Las redes neuronales se benefician enormemente de esta abundancia de datos, ya que les permite aprender patrones complejos y realizar tareas con precisión.
Pero del alcance de la información compartida con sistemas de inteligencia artificial?
Es
muy importante
establecer límites claros en la recopilación y uso de datos, así como implementar medidas de seguridad y privacidad. La transparencia en la recopilación de datos y el consentimiento informado son elementos fundamentales para construir una relación de confianza entre los usuarios y los sistemas de inteligencia artificial.
