¿Qué es la clasificación de redes neuronales?
La clasificación de redes neuronales es el proceso a través del cual las computadoras pueden clasificar datos utilizando motivos de circuitos que se encuentran en redes neuronales biológicas. El circuito neuronal es el circuito más complejo conocido y es capaz de procesar más datos, tanto en paralelo como en serie, que cualquier computadora existente a partir de 2011, y una razón por la que es tan poderoso es la capacidad de adaptación de los circuitos neuronales. Las conexiones, las sinapsis y las puertas lógicas funcionales pueden fortalecerse y debilitarse según la información previa y las tasas de activación neuronal. Esta misma adaptación del circuito a la integración eficiente de la información y el procesamiento de datos para la clasificación estadística puede explotarse mediante la incorporación de estos motivos y métodos de circuito en los diseños de computadora.
El cerebro es una fuente impresionante de poder de procesamiento combinado con herramientas de modelado de datos estadísticos no lineales naturales. Los motivos que se encuentran en los circuitos neuronales varían desde simples unidades de procesamiento hasta complejos sistemas de integración de información. Los sistemas biológicos adaptativos en las redes neuronales cambian la forma en que procesan la información en función de la información recibida previamente. De la misma manera que una persona aprende a ahogar el ruido de fondo, una red neuronal artificial puede aprender a ponderar piezas de información separadas de manera diferente, dando más peso a la información que el sistema ha aprendido a designar como "importante".
Los modelos computacionales para la clasificación de redes neuronales aprovechan el conocimiento adquirido al estudiar las capacidades de procesamiento de redes neuronales naturales, desde las unidades dentro de los circuitos hasta el proceso a través del cual se pondera la información. Estos motivos pueden entenderse mejor, lo que permite conocer mejor el funcionamiento del cerebro y recrear el motivo en sílice , lo que significa que las computadoras se utilizan para una mayor potencia estadística de procesamiento de clasificación de redes neuronales. Las aplicaciones de la clasificación de redes neuronales son de largo alcance, pero el progreso realizado en 2011 había sido relativamente pequeño, en gran parte debido a la aparición del estudio y la comprensión de las redes neuronales.
Los métodos de procesamiento de información que incorporan sistemas adaptativos, que imitan los circuitos móviles en el cerebro, como el aprendizaje automático basado en parámetros de datos anteriores, permiten a los científicos procesar datos de una manera única y dinámica. Algunas personas dicen que esto es necesario porque la acumulación de datos en la ciencia ha crecido exponencialmente y las técnicas para aumentar la cantidad de datos tomados se han vuelto más eficientes. Muchos científicos creen que el cuello de botella en los descubrimientos científicos será la asimilación y el procesamiento de datos en sí. Para el análisis estadístico, los métodos de aprendizaje no lineales y basados en máquinas se han basado en mayor medida.
A través de un modelo computacional, los programadores pueden crear redes neuronales artificiales compuestas de neuronas artificiales para representar un cerebro mecánico, una unidad de procesamiento de información in silico que tiene la capacidad de alterar su análisis estadístico dinámicamente en base a datos evaluados previamente. Esencialmente, basar el procesamiento de datos en la clasificación de redes neuronales podría permitir a los científicos crear máquinas más potentes que sean capaces de aprender. Una máquina capaz de modificar dinámicamente sus capacidades de clasificación en base a información previa es una herramienta poderosa hecha para ayudar a los científicos en los problemas producidos al tratar de analizar grandes cantidades de datos.