Redes neuronales, ¿qué son?
Las redes neuronales son modelos matemáticos que repiten el principio de funcionamiento del cerebro humano. Sirven para buscar una solución óptima y también para cumplir con las tareas que consumen tiempo lo más rápidamente posible. Las redes neuronales se utilizan actualmente en diversos ámbitos:
- Toma de decisiones.
- Previsión.
- Análisis de la información.
- Reconocimiento de patrones.
En comparación con los algoritmos clásicos de aprendizaje automático, las redes neuronales pueden autoaprender y tener en cuenta sus propios errores cometidos anteriormente.
¿Dónde se utilizan hoy las redes neuronales?
En general, las redes neuronales son uno de los campos de la inteligencia artificial, por lo que los algoritmos utilizados pueden resolver una variedad de problemas que requieren un análisis profundo por parte de los humanos, así como un enfoque creativo para resolver el problema. Hoy en día este tipo de algoritmos se utiliza en muchos nichos del trabajo humano, donde se requiere una gran cantidad de conocimientos para aprender o encontrar la mejor solución a un problema.
Medicina
Los programas están procesando una gran cantidad de información, que se puede llevar a cabo pruebas, fotos con los síntomas y otros datos. La red neuronal puede diagnosticar una enfermedad y transmitir la información al médico que la trata lo antes posible. El resultado final es la capacidad de realizar o confirmar rápidamente un diagnóstico. En la actualidad, la red neuronal se utiliza a menudo para detectar el melanoma, y los archivos de datos permiten la posibilidad de trabajar con un gran número de imágenes de la enfermedad.
El arte de
Las redes neuronales son ahora capaces de escribir libros o música o pinturas que replican los estilos de autores y músicos famosos. Hay algoritmos especiales para trabajar, que se crean en una determinada dirección. Y las redes neuronales utilizan imágenes o características similares, formas, etc. Pero se necesita una aportación suficiente para lograr el objetivo.
Motores de búsqueda
Los motores de búsqueda se conforman mediante el uso de algoritmos especiales que analizan la información de los sitios web, identifican el tipo de contenido y, en general, reconocen el contenido. Para la recuperación de datos se utilizan tanto consultas de prueba como gráficas.
Navegación
Las redes neuronales conectadas a la World Wide Web pueden recoger datos sobre casi cualquier cosa. Puede haber atascos y, a continuación, elaborar la mejor ruta para su viaje.
Previsión meteorológica
Los radares meteorológicos transmiten información relevante y las redes neuronales analizan y distribuyen las precipitaciones. Esto permite predecir el tiempo en un futuro próximo.
Características principales de las redes neuronales
La principal ventaja es que pueden aprender de forma autónoma. Pero merece la pena destacar otras cualidades especiales:
- El sistema estándar necesita un factor humano, es decir, necesita buscar datos y analizarlos. En el caso de las redes neuronales, la importancia se determina automáticamente.
- El entorno externo puede cambiar con el tiempo debido a diversos factores. Las redes neuronales pueden adaptarse al nuevo entorno, y no es necesario un control externo.
- Los sistemas computacionales simples funcionan de forma secuencial, pero en el caso de las redes neuronales, el trabajo se realiza en paralelo, lo que reduce enormemente el tiempo.