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Inteligencia Artifical: Modelos y Redes Neuronales images - Coggle Diagram
Inteligencia Artifical: Modelos y Redes Neuronales
Deep Learning
Arquitectura
Neuronas interconectadas en una jerarquía de tres niveles:
1) Capa de entrada: Los nodos reciben, analizan, y procesan datos.
2) Capas Ocultas: Multiples capas analizan y procesan la salida de manera profunda para luego transmitir.
3) Capa de salida: Entrega del resultado final.
¿Qué es?
Busca imitar el comportamiento humano a partir de redes neuronales artificiales.
Tipos de redes neuronales modernas
Redes Neuronales Artificiales (ANN)
Características
Se organizan en capa de entrada, capas ocultas, y capas de salida.
Reflejan la anatomía de la neurona biológica:
Dentritas (Captación): Captan impulsos nerviosos de otras neuronas.
Soma (Procesamiento): Se lleva a cabo mediante cálculos matemáticos que resultan en la activación.
Axón (Transmisión): La neurona genera un valor de salida.
Sistemas adaptables y de mejora continua.
Aplicaciones
1) Reconocimiento facial
2) Detección de objetos
3) Traducción automática
4) Chatbots
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Características
Diseñados para resolver problemas altamente complejos.
Utilizados en el campo de la visión artificial.
Mayor adaptabilidad en entornos cambiantes y complejos.
Capacidad de extraer mejores variables, lo que requiere mayor análisis.
Uso de algoritmos más potentes, creando sistemas adaptables.
Aplicaciones
1) Reconocimiento de patrones y seguridad
2) Inspección industrial
3) Sistemas autónomos y medicina
4) Procesamiento de imágenes
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Características
Requieren millones de ejemplos de entrenamiento para lograr precisión.
Demandan sistemas informáticos modernos de alto nivel.
Proceso de entrenamiento que consiste en ajustes de pesos de entradas en todas las neuronas.
Requieren análisis robusto para la extracción de mejores variables.
Aplicaciones
1) Reconocimiento de voz
2) Procesamiento de lenguaje natural
3) Motores de recomendaciones
4) Predicción de series de tiempo
5) Generación de música
