Aprendizaje y Aplicaciones de las Redes Neuronales
El aprendizaje es el proceso por medio del cual uan red " aprende" bajo ciertos para que de una salida deseada o próxima se dice que la red "aprendio" , además se sabe que estos parámetros "pesos" se pueden modificar en las entradas y así se crean conexiones, cambios y modificaciones de las diferentes neuronas.
- Aprendizaje supervisado: Aprende por corrección de errores con refuerzo de un maestro que vera las salidas durante y despues del ingreso de datos y reforzara dicho aprendizaje modificando los pesos, aprendizaje estocástico.
Aprendizaje no supervisado: Las entradas son las unícas disponibles para el aprendizaje, el algoritmo de la red aprende a categorizar dichas entradas para seleccionar las mas adecuadas para la salida mas deseada.
Aplicaciones de las Redes Neuronales
Detección de tumores cancerígenos:
Una red neuronal entrenada localiza y clasifica en imágenes médicas la posible existencia de tumores cancerígenos.
Caracterización de la dinámica en la variabilidad cardíaca:
La regulación del ritmo cardíaco se lleva a cabo por un sistema dinámico operando bajo un régimen caótico.
Sonar y Radar :La
capacidad de las redes neuronales para clasificar determinados objetos
(imágenes, sonidos, señales unidimensionales, ...) les permite su
aplicación en este campo como dispositivos para discernir los diferentes
objetivos.
Reconocimiento de voz :
Esta aplicación, de gran importancia de cara a la implementación de sistemas controlados por la voz, ha encontrado en las redes neuronales un camino para su desarrollo.
Muy buen tema , lo de las redes neuronales, su aplicación podría aportar mucho en ramas de medicina.. Deberías de comentar algo sobre en que otros tema pondríamos aplicarlo..
ResponderEliminarMuy buen aporte :D
Interesante lo que dice , más aún porque de hacerse investigaciones se puede llegar a grandes avances en el campo de la medicina.
ResponderEliminarEn qué otros campos de estudio se pueden usar las redes neuronales ?
Que buen aporte uno de los temas de la IA es que ha alcanzado trascendental importancia en redes neuronales artificiales y en dicho tema, una de las aplicaciones más importantes es el aprendizaje de una red neuronal generalmente se produce mediante la formación de
ResponderEliminaruna serie de entrada y salida de datos.