Redes Neuronales

REDES NEURONALES
Ana Sofia Casallas Quintero

Administración De Empresas Comerciales, Universidad Colegio Mayor de Cundinamarca
Taller de Informática
Doc: Rodolfo Orjuela Sánchez
QUE SON LAS REDES NEURONALES
• Las redes neuronales son sistemas computacionales inspirados en el funcionamiento

del cerebro humano. Están compuestos por unidades llamadas neuronas artificiales,
organizadas en capas. Cada neurona procesa y transmite información. Durante el
entrenamiento, ajustan sus conexiones (llamadas pesos) para aprender patrones en
datos. Estos modelos se utilizan en diversas tareas como reconocimiento de
imágenes, procesamiento del lenguaje natural y toma de decisiones, entre otras,
debido a su capacidad para aprender y generalizar a partir de datos.
TIPOS DE REDES NEURONALES
Existen varios tipos de redes neuronales, cada una diseñada para tareas especificas. A continuación, mostraremos
algunos de los tipos mas comunes de redes neuronales.
1. Redes neuronales de alimentación adelante (FNN): también conocidas como perceptrones multicapa, las
FNN son redes neuronales con una estructura de capas múltiples, incluyendo una capa de entrada, una o mas
capas ocultas y una capa de salida. Estas redes son útiles para una amplia gama de tareas, incluyendo
clasificación y regresión.
2. Redes neuronales convolucionales (CNN): Las CNN están diseñadas específicamente para el procesamiento
de datos de tipo matriz, como imágenes. Utilizan capas convolucionales para detectar patrones locales y capas
de agrupación para reducir la dimensionalidad de los datos. Las CNN son ampliamente utilizadas en tareas de
visión por computadora como reconocimiento de objetos y segmentos de imágenes.
3. Redes neuronales recurrentes (RNN): Las RNN son adecuadas para datos secuenciales, como series
temporales, texto y voz. A diferencia de las FNN, las RNN tiene conexiones cíclicas entre las neuronas., lo que
les permite mantener información sobre estados anteriores. Esto las hace ideales para tareas como el
procesamiento del lenguaje natural (NPL) y la traducción automática.
Estos son solo algunos ejemplos de tipos de redes neuronales, y hay muchas otras diseñadas para tareas
específicas y de diferentes tipos de datos.
CÓMO ESTÁN COMPUESTAS LAS
REDES NEURONALES
Las redes neuronales están compuestas por unidades llamadas neuronas o nodos, que están organizadas en capas. Hay tres tipos
principales de capas en una red neuronal:
1. Capa de entrada (Input layer): Esta capa contiene neuronas que representan las características o variables de entrada del
problema que estas tratando de resolver. Cada neurona en esta capa representa una característica especifica del dato de
entrada.
2. Capas ocultas (Hidden layers): Entre la capa de entrada y la capa de salida, puede haber una o varias capas ocultas. Estas
capas contiene neuronas que procesan la información recibida de las neuronas en la capa anterior. La presencia de capas
ocultas permiten a la red aprender patrones complejos y no lineales en los datos.
3. Capa de salida (Output layer): Esta capa produce la salida de la red. La cantidad de neuronas en esta capa depende del tipo
de problema que estes tratando de resolver.
PARA QUE SE UTILIZAN LAS REDES
NEURONALES
Las redes neuronales se utilizan en una variedad de aplicaciones y actividades. Algunas de las áreas donde las redes neuronales son
comúnmente aplicadas son:
1. Reconocimiento de imágenes: las redes neuronales, especialmente las (CNN), son ampliamente utilizadas para tareas como
reconocimiento de objetos, detección facial, segmentación de imágenes y clasificación de imágenes.
2. Reconocimiento de voz: Las redes neuronales se utilizan en sistemas de reconocimiento de voz para convertir la habla en texto. Las
RNN y las CNN a menudo se aplican en este contexto.
3. Medicina y diagnostico: Las redes neuronales se utilizan en aplicaciones medicas para tareas como diagnostico de enfermedades,
análisis de imágenes medicas y pronostico de enfermedades.
4. Finanzas: En finanzas las redes neuronales se utilizan para el análisis de riesgo, la predicción de precios de acciones y la detención de
fraudes en transacciones financieras.

Redes Neuronales

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Redes Neuronales

Cargado por

Información del documento

Derechos de autor

Formatos disponibles

Compartir este documento

Compartir o incrustar documentos

Opciones para compartir

¿Le pareció útil este documento?

¿Este contenido es inapropiado?

Copyright:

Formatos disponibles

Redes Neuronales

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

REDES NEURONALES

Ana Sofia Casallas Quintero

• Las redes neuronales son sistemas computacionales inspirados en el funcionamiento

También podría gustarte