Inteligencia artificial de las neuronas

Que es la inteligencia artificial de las neuronas
Son los modelos, tanto en hardware como en software, que interpretan la actividad cerebral en un esfuerzo por producir una forma de inteligencia.Es un sistema de procesadores paralelos conectados entre sí en forma de grafo dirigido. Esquemáticamente cada elemento de procesamiento (neuronas) de la red se representa como un nodo. Estas conexionesestablecen una estructura jerárquica que tratando de emular la fisiología del cerebro busca nuevos modelos de procesamiento para solucionar problemas concretos del mundo real. Lo importante en eldesarrollo de la técnica de las redes neuronales artificiales es su útil comportamiento al aprender, reconocer y aplicar relaciones entre objetos y tramas de objetos propios del mundo real.

Opinión:Las neuronas son conexiones celulares que tienen la característica de recibir estímulos y enviar impulsos nerviosos, en el caso de la inteligencia artificial, las neuronas artificiales tiene comoobjetivo emular algunas de las funciones que tienen las neuronas celulares, y aunque su objetivo es tomar ciertas decisiones que requieren de datos de entrada para llegar a una solución cercana yprobable de un problema especifico y puede aprender de los aciertos o errores que cometa en el proceso de resolución, aun falta mucho para que estos procesos se igualen con los de las neuronas celulares yaque el comportamiento de estas últimas aun sigue siendo mucho más complejo y con más variables.

Características:
1. Aprenden de la experiencia.
Existen dos tipos de aprendizaje: supervisado yno supervisado. El primero ocurre cuando se le proporciona a la red tanto la entrada como la salida correcta, y la red se ajusta tratando de minimizar el error de su salida calculada. Este tipo deentrenamiento se aplica por ejemplo, en el reconocimiento de patrones. El entrenamiento no supervisado se presenta cuando a la red se le proporcionan únicamente los estímulos, y la red ajusta sus...