{"id":1096,"date":"2023-01-25T05:35:12","date_gmt":"2023-01-25T05:35:12","guid":{"rendered":"https:\/\/inteligenciaartificialai.com\/?p=1096"},"modified":"2023-12-20T19:19:17","modified_gmt":"2023-12-20T19:19:17","slug":"que-son-las-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inteligenciaartificialai.com\/en\/que-son-las-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"What are neural networks?"},"content":{"rendered":"
Sabes que son las redes neuronales artificiales<\/h2>\n\n\n\n
Las neuronas de nuestro cerebro se agrupan y se especializan para realizar as\u00ed tareas dif\u00edciles. Las redes neuronales artificiales que se entrenan posteriormente pretenden imitar este mismo principio, y esto es lo que ocurre cuando se combinan neuronas artificiales. De este modo, son capaces de realizar muchas funciones, como la clasificaci\u00f3n y el retorno.<\/p>\n\n\n\n
Las redes neuronales artificiales son un modelo que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Se compone de un conjunto de neuronas artificiales, tambi\u00e9n conocidas como nodos, que est\u00e1n conectadas entre s\u00ed e intercambian se\u00f1ales. Estas se\u00f1ales se transmiten desde la entrada para crear una salida.<\/p>\n\n\n\n
El funcionamiento de las redes neuronales es comparable al del cerebro humano. Cada ARN posee un peso (valor num\u00e9rico) con el que se puede modificar la entrada recibida. El ARN recibe un valor de entrada antes de viajar a un nudo llamado neurona.<\/p>\n\n\n\n
Red neuronal es creada mediante la conexi\u00f3n de varias neuronas.<\/p>\n\n\n\n
Hay tres tipos diferentes de capas en una red neuronal: la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida.<\/p>\n\n\n\n
Se llama \u00abRed Neuronal Profunda\u00bb porque se utiliza para describir una red de neuronas que suele tener m\u00e1s de tres capas ocultas.<\/p>\n\n\n\n
Para que sirven las redes neuronales<\/h2>\n\n\n\n
Ya sabemos que son las redes neuronales pero tambi\u00e9n las redes neuronales artificiales permiten resolver una amplia gama de problemas y aportar soluciones que encuentran la aplicaci\u00f3n en nuestra vida cotidiana gracias a su capacidad para producir resultados utilizando diversas fuentes de informaci\u00f3n y par\u00e1metros de interpretaci\u00f3n. Por ejemplo, categorizaci\u00f3n, agrupaci\u00f3n, reconocimiento de patrones, detecci\u00f3n de anomal\u00edas, predicciones y muchas otras.<\/p>\n\n\n\n
Como funcionan las redes neuronales<\/h2>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n
Las redes neuronales simulan la funci\u00f3n de las neuronas del cerebro. Esta inspiraci\u00f3n sirve para extrapolar un modelo de unidades interconectadas que producen, comunican y refuerzan ideas para llegar a conclusiones predeterminadas y solidificarlas como conocimiento.<\/p>\n\n\n\n
Las redes neuronales de la inteligencia artificial no hacen m\u00e1s que trasladar la funci\u00f3n biol\u00f3gica al \u00e1mbito matem\u00e1tico. De forma similar a c\u00f3mo nuestro cerebro eval\u00faa las reglas gramaticales cuando aprende un nuevo idioma, un ordenador procesa datos espec\u00edficos y determina el mejor par\u00e1metro de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n
Como ya se ha mencionado, el funcionamiento de las redes es an\u00e1logo al de la cognici\u00f3n humana. Un nodo llamado neurona recibe diversos valores de entrada de las redes, y cada una de estas entradas llega a la neurona. Al mismo tiempo, las neuronas de la red est\u00e1n dispuestas en las capas que componen la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red tiene su propio peso, o valor num\u00e9rico, que utiliza para modificar la entrada recibida.<\/p>\n\n\n\n
Las redes neuronales artificiales, se han convertido en uno de los principales campos de investigaci\u00f3n y el que m\u00e1s evoluciona con el tiempo, ofreciendo soluciones cada vez m\u00e1s complejas y eficaces, se han convertido en un componente crucial en el desarrollo de la inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n
Las redes neuronales artificiales en el diario vivir<\/h2>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n
Independientemente de los datos utilizados para entrenarla, la capacidad de simular la inteligencia humana a un cierto nivel mediante algoritmos como las redes neuronales aporta una amplia gama de beneficios que van m\u00e1s all\u00e1 de los econ\u00f3micos. Veamos algunos de los ejemplos mencionados para comprender el \u00e9xito de las redes neuronales y la inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n
YOUTUBE Y SPOTIFY<\/h3>\n\n\n\n
Aunque estas dos plataformas tienen objetivos y funcionalidades diferentes, comparten una cosa: algoritmos de recomendaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de contenidos. De este modo, consiguen destacar los contenidos que tienen una mayor probabilidad de gustar al usuario, lo que sin duda se traducir\u00e1 en un like, una suscripci\u00f3n al canal, la adici\u00f3n de un nombre a una lista de fuentes potenciales, o simplemente el disfrute del contenido recomendado.<\/p>\n\n\n\n
TWITTER<\/h3>\n\n\n\n
Twitter es una de las muchas redes sociales que utiliza redes neuronales para mejorar su producto. Para hacer la red m\u00e1s atractiva, Twitter procesa un gran n\u00famero de tweets con el fin de destacar los m\u00e1s pertinentes e interesantes para cada usuario y llevarlos a la l\u00ednea de tiempo.<\/p>\n\n\n\n
HSBC<\/h3>\n\n\n\n
Estos sistemas de inteligencia artificial son utilizados por la entidad para analizar el comportamiento de compra y pago de sus clientes y, como resultado, calcular los riesgos que conlleva la obtenci\u00f3n de una hipoteca o un pr\u00e9stamo.<\/p>\n\n\n\n
AMAZON<\/h3>\n\n\n\n
M\u00e1s all\u00e1 del sistema de recomendaci\u00f3n de productos, el gigante del comercio online est\u00e1 trabajando en el desarrollo de una voz artificial para su oferta de Amazon Web Services.<\/p>\n\n\n\n
El objetivo es que se oiga como una persona real, y tendr\u00e1 en cuenta c\u00f3mo se pronuncian las palabras en funci\u00f3n de la situaci\u00f3n y el p\u00fablico al que van dirigidas. Un lugar de informaci\u00f3n es diferente de una zona comercial o recreativa.<\/p>\n\n\n\n
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