¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan?

Esta posibilidad que creíamos tan lejana hoy es una realidad gracias a las redes neuronales. Estos sistemas permiten reconocer patrones en el camino, peatones, otros coches, señales de tráfico, y tantas cosas como son necesarias para que un coche se mueva bajo su propio riesgo.

¿Qué es una red neuronal artificial?

Una red neuronal artificial (RNA) es un sistema computacional diseñado con el objetivo de simular la capacidad de procesamiento de información que realiza el cerebro humano.

¿Cómo funcionan las redes neuronales profundas y el deep learning?

Ahora, gracias a las redes neuronales profundas y el deep learning, se están desarrollando sistemas que permiten detectar patrones sobre el precio de las acciones y, al mismo tiempo, la red se retroalimenta sobre los resultados obtenidos.

Las redes neuronales se basan en entrenar datos para aprender y mejorar su precisión con el tiempo. No obstante, una vez que estos algoritmos de aprendizaje se ajustan de manera precisa, son potentes herramientas de informática y inteligencia artificial, lo que nos permite clasificar y agrupar los datos a una alta velocidad.

¿Cuál es la función de las neuronas de la red?

Las neuronas de la red están a su vez agrupadas en capas que forman la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red posee a su vez un peso, un valor numérico, con el que modifica la entrada recibida.

¿Qué son las redes neuronales convolucionales?

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son similares a las redes de propagación hacia delante, pero normalmente se utilizan para el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de patrones y/o la visión artificial.

¿Cómo entrenar una red neuronal?

Para conseguir que una red neuronal realice las funciones deseadas, es necesario entrenarla. El entrenamiento de una red neuronal se realiza modificando los pesos de sus neuronas para que consiga extraer los resultados deseados.

¿Qué son las redes neuronales profundas y cómo se usan en Ciencias de la computación?

Resumen sobre qué son las redes neuronales profundas y cómo se usan en ciencias de la computación. Las redes neuronales profundas son un concepto que constituye la principal arquitectura tecnológica usada en los modelos de Aprendizaje Profundo.

¿Qué es una red neuronal y para qué sirve?

A modo de curiosidad, unos investigadores usaron una red neuronal para generar imágenes que engañaban a otra red neuronal diseñada para reconocer objetos. Así, lo que a nosotros nos parece una imagen aleatoria, para la red neuronal es un bikini o un armadillo.

¿Cuál es la red neuronal más antigua?

El perceptrón es la red neuronal más antigua, creada por Frank Rosenblatt en 1958. Tiene una sola neurona y es la forma más simple de una red neuronal: Las redes neuronales de propagación hacia delante o perceptrones multicapa (MLP) son las redes en las que nos hemos centrado principalmente en este artículo.

¿Cuál es la diferencia entre Deep Learning y redes neuronales?

El deep learning y las redes neuronales tienden a utilizarse indistintamente en la conversación, lo que puede ser confuso. Vale la pena señalar que «deep» en deep learning solo hace referencia a la profundidad de las capas en una red neuronal.