¿Qué es una red neuronal adaptativa?
Una red neuronal adaptativa es un sistema que procesa información y realiza ajustes a la red cuando es necesario. Dichas redes se pueden encontrar en sistemas informáticos o en formas de vida orgánica. Se utilizan para interpretar grandes cantidades de información compleja y son la base de la tecnología de inteligencia artificial moderna.
Una red neuronal adaptativa hecha por el hombre, también llamada red neuronal artificial, se modela después de las redes neuronales naturales en los cerebros de humanos y animales. Trabajan utilizando una serie de sensores de recolección de información, las neuronas, que son interpretadas por una unidad de procesamiento central. Estas conexiones pueden alterar y cambiar la forma en que interactúan con la unidad de procesamiento central en función de su propia evaluación de cómo llevar a cabo sus funciones de manera más eficiente.
Hay dos formas principales en que una red neuronal adaptativa "aprende": aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. El aprendizaje supervisado requiere una contraparte humana que instruya a la redTrabaje sobre cómo interpretar e interactuar con varias entradas. El propósito de este estilo de aprendizaje es garantizar que no haya errores en los métodos que la red neuronal adaptativa utiliza para procesar información y reforzar las acciones deseadas de la red.
El aprendizaje no supervisado se basa en la unidad de procesamiento central que interactúa con su entorno y tome sus propias decisiones sobre cómo debe funcionar en función de su programación original. Para hacer esto, organiza y reorganiza la información que recibe y hace predicciones sobre cuáles podrían ser los resultados de cambiar estos datos. Una red puede aprender en línea o fuera de línea. El aprendizaje en línea significa que la red aprende mientras también realiza tareas. El aprendizaje fuera de línea requiere que la red aprenda por separado de la actuación.
Actualmente hay cuatro tareas principales que realizan redes neuronales adaptativas. Todos tratan con ProcEssing e interpretación de patrones. Primero, hay agrupación, donde la red examina una serie de patrones y patrones relacionados con grupos en grupos.
Una segunda tarea que puede realizar una red neuronal adaptativa es reconocer e interpretar un patrón, como palabras escritas o habladas. Al hacer esto, puede intentar comprender patrones completamente desconocidos basados en su comprensión de los patrones relacionados. Proporcionar una estimación del valor de una función es la tercera tarea principal, y a menudo se usa en ciencia o ingeniería. La cuarta tarea principal que puede realizar una red neuronal adaptativa es hacer predicciones de lo que ocurrirá en el futuro si se realizan cambios en ciertos modelos de datos.
Una red neuronal artificial es una forma de inteligencia artificial y sus usos más modernos involucran tecnología robótica avanzada. Los analistas de datos lo usan más comúnmente, ya que sus trabajos se ocupan de la interpretación y la clasificación de grandes cantidades de información. Una red neuronal artificialOrk puede ayudar a un analista a organizar sus datos, realizar investigaciones y probar posibles cambios en los productos y servicios de su empresa. A medida que la tecnología se vuelve más avanzada, las aplicaciones de las redes neuronales se volverán más comunes.