¿Qué es el aprendizaje neural?

El aprendizaje neural se basa en la creencia de que el cerebro opera como una computadora cuando está procesando nueva información. La entrada de datos, la organización y la recuperación son consideraciones principales. La base biológica del aprendizaje neuronal es un sistema neural, que se refiere a la estructura interconectada de las células cerebrales. Esta comprensión de la relación entre la estructura y la función del cerebro se ha aplicado para desarrollar mejores conceptos de aprendizaje y retención de memoria. El marco también sirve como base de sistemas de redes neuronales artificiales.

Según el modelo de aprendizaje neural, la información ingresa al cerebro a través de la entrada de datos. El cerebro debe almacenar esta información y combinarla con información ya presente a través de la organización de datos. El último paso es la recuperación de datos, en la que el cerebro desarrolla sistemas para tomar información almacenada de la mente y usarla. El aprendizaje neuronal se refiere así a estos procesos colectivos en los que el cerebro se reúne, almacena y utiliza información GAined a través de experiencias de la vida. A veces, los procesos de aprendizaje se codifican en el cerebro que la recuperación de información ocurre casi automáticamente, como en situaciones amenazantes.

La memoria

es, por lo tanto, un concepto vital en el aprendizaje neuronal, al igual que con las computadoras. La codificación efectiva de la información se puede ayudar con técnicas mnemónicas. Estos métodos implican memorizar grandes fragmentos de información a través de señales de memoria. Por ejemplo, un individuo podría tratar de aprender una larga cadena de palabras creando una oración en la que cada palabra contiene la primera letra de cada palabra en la lista. Otro enfoque podría implicar crear una imagen visual imaginativa que represente una palabra. Este enfoque es común en la memorización de información compleja como los términos médicos.

Los dispositivos mnemónicos a menudo dependen de otro concepto importante en el aprendizaje neuronal: el tipo de estilo de aprendizaje que un cerebro está más conectado para míPlement. Algunas personas son más competentes con los métodos de aprendizaje visual, mientras que otras trabajan mejor cuando el aprendizaje es más lectura o basada en palabras. Otros enfoques pueden incluir el aprendizaje auditivo y el aprendizaje cooperativo aplicado.

Algunos maestros de aprendizaje neuronal adoptan un enfoque holístico del aprendizaje. En otras palabras, los individuos deben considerar ideas y conceptos de una manera naturalista, en lugar de confiar en los métodos de aprendizaje de memoria que enfatizan hechos específicos y aislados. La toma de notas podría consistir en un enfoque similar a un árbol en el que los conceptos se ramifican entre sí y los individuos crean sus propias asociaciones únicas para solidificar conceptos en su memoria.

La transmisión y el almacenamiento de información ocurre entre redes de neuronas o células cerebrales. Las redes neuronales también son la base de mucha inteligencia artificial. De hecho, el aprendizaje neural a veces se refiere a los métodos de diseño de inteligencia artificial que imitan las estructuras neuronales humanas. Tales redes neuronales tienen provEN útil en numerosas ámbitos de rendimiento de máquinas complejas que van desde el reconocimiento de voz hasta la implementación de controles para robots.

Para estos métodos, las pequeñas estructuras artificiales que están modeladas después de las neuronas humanas se conocen como unidades o nodos. Al igual que las neuronas, estas unidades están programadas para recibir información entrante, entrada, y también para transmitir información o salida. En las máquinas de inteligencia artificial, los componentes de entrada y salida se conectan repetidamente para que las asociaciones se creen dentro del sistema de inteligencia artificial. Estas asociaciones formadas constituyen el aprendizaje neuronal para el sistema y, como el aprendizaje humano, las asociaciones pueden fortalecerse a medida que se codifican y memorizan. El fortalecimiento se produce a través de reglas de aprendizaje, o mediciones ponderadas y algoritmos neurales matemáticos.