redes neuronales son sistemas informáticos inspirados en las redes neuronales biológicas que constituyen cerebros animales. Son un subconjunto de aprendizaje automático y están en el corazón de los algoritmos de aprendizaje profundo.
Las redes neuronales consisten en nodos interconectados (neuronas) organizados en capas. Estas capas generalmente incluyen:
* Capa de entrada: Recibe los datos iniciales.
* Capas ocultas: Realice cálculos complejos en los datos. Una red puede tener múltiples capas ocultas, que conducen a redes neuronales "profundas".
* Capa de salida: Produce el resultado final.
Cada conexión entre neuronas tiene un peso asociado con ella. Durante el proceso de capacitación, la red ajusta estos pesos en función de los datos que se alimenta. Este ajuste permite a la red aprender patrones y hacer predicciones.
Las redes neuronales se utilizan para una amplia variedad de tareas, que incluyen:
* Reconocimiento de imágenes: Identificación de objetos, caras, etc., en imágenes.
* Procesamiento del lenguaje natural: Comprender y generar lenguaje humano.
* Reconocimiento de voz: Convertir palabras habladas en texto.
* Traducción automática: Traducir texto de un idioma a otro.
* Diagnóstico médico: Asistir a los médicos a diagnosticar enfermedades.
* Pronóstico financiero: Predecir los precios de las acciones u otros indicadores financieros.
En resumen, las redes neuronales son herramientas poderosas para encontrar patrones y hacer predicciones en datos complejos. Su capacidad para aprender de los datos los hace adaptables y capaces de resolver una amplia gama de problemas.