Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Redes Neuronales Artificiales (RNA). - Coggle Diagram
Redes Neuronales Artificiales (RNA).
Definición y Concepto
¿Qué es? Sistema computacional inspirado en el cerebro humano (sistemas conexionistas).
Composición: Compuestas por un gran número de elementos simples (neuronas o nodos) interconectados.
Propósito: Procesar información en paralelo, permitiendo el aprendizaje, la generalización y la auto-organización.
Estructura: Se organizan en capas: Capa de Entrada, Capas Ocultas (que realizan el procesamiento), y Capa de Salida.
Algoritmos y Paradigmas de Aprendizaje
Supervisado: "La red se entrena con pares (entrada, salida deseada). Un agente externo corrige el error.”
No Supervisado: "La red aprende por sí misma a encontrar regularidades, correlaciones o categorías (clustering) en los datos, sin una salida deseada.”
Estocástico: "Los pesos se modifican aleatoriamente; el cambio se acepta si el error disminuye, o con probabilidad si el error aumenta (para evitar mínimos locales)."
Por Refuerzo: “El agente aprende ejecutando acciones y buscando maximizar una recompensa acumulada (se usa en robótica y juegos).”
Aplicaciones
Visión Artificial / Imagen: "Reconocimiento de imágenes (Google Fotos), Detección de objetos (cámaras de seguridad), Diagnóstico médico (detección de tumores)."
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): "Chatbots (Siri, Alexa, Cortana), Traducción automática, Análisis de sentimientos."
Sistemas Autónomos: "Vehículos de conducción autónoma (Tesla, Uber)."
Finanzas y Comercio: "Predicción de tendencias de mercado, Detección de fraudes, Sistemas de recomendación (Netflix, Spotify, Amazon)."
Robótica e Industria: "Control de movimiento, ensamblaje, navegación."
Ventajas
Aprendizaje Adaptativo.
Auto-organización.
Tolerancia a Fallos (almacenamiento redundante de la información).
Operación en Tiempo Real (debido al procesamiento paralelo).
