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Importancia y aplicabilidad de Redes Neuronales

Las características de las RNA las hacen bastante apropiadas para aplicaciones en las que no se dispone a priori de un modelo identificable quepueda ser programado, pero se dispone de un conjunto básico de ejemplos de entrada (previamente clasificados o no). Asimismo, son altamente robustas tanto al ruido como a la disfunción de elementosconcretos y son fácilmente paralelizables.
Esto incluye problemas de clasificación y reconocimiento de patrones de voz, imágenes, señales, etc. Asimismo se han utilizado para encontrar patrones de fraudeeconómico, hacer predicciones en el mercado financiero, hacer predicciones de tiempo atmosférico, etc.
También se pueden utilizar cuando no existen modelos matemáticos precisos o algoritmos concomplejidad razonable, por ejemplo la red de Kohonen ha sido aplicada con un éxito más que razonable al clásicoproblema del viajante (un problema para el que no se conoce solución algorítmica decomplejidad polinómica).
Otro tipo especial de redes neuronales artificiales se ha aplicado en conjunción con los algoritmos genéticos (AG) para crear controladores para robots. La disciplina que trata laevolución de redes neuronales mediante algoritmos genéticos se denomina Robótica Evolutiva. En este tipo de aplicación el genoma del AG lo constituyen los parámetros de la red (topología, algoritmo deaprendizaje, funciones de activación, etc.) y la adecuación de la red viene dada por la adecuación del comportamiento exhibido por el robot controlado (normalmente una simulación de dichocomportamiento).
Ejemplos:
Quake II Neuralbot
Un bot es un programa que simula a un jugador humano. El Neuralbot es un bot para el juego Quake II que utiliza una red neuronal artificial para decidir sucomportamiento y un algoritmo genético para el aprendizaje. Es muy fácil probarlo para ver su evolución. Más información aquí 
Clasificador No Sesgado de Proteínas
Es un programa que combina diversas...