Redes neuronales

Ensayo Redes Neuronales

Presentado a:
Bruno Rodríguez Martinez

Presentado Por:
Oscar Julian Orjuela Navarrete

Fundación Universitaria San Martin
Ingeniería de Sistemas

Ensayo Redes Neuronales
Las redes neuronales son una técnica eficaz para resolver muchos problemas del mundo real

Resumen
En el mundo cambiante y con la evolución que ha tenido el ser humano a través de lostiempos, el hombre descubierto como funciona uno de los sistemas más complejos el cerebro. El cerebro está compuesto por millones de unidades de proceso muy simples que se encuentran inter conectadas entre sí.
A medida que las tecnologías han avanzado el hombre ha descubierto he inventado sistemas que puedan lograr la magia que millones de años de evolución lograron, en los seres humanos elpensamiento y el razonamiento. Para esto se ha introducido un concepto del cual muchas personas han escuchado hablar Redes Neuronales. Las cuales tienen la misma arquitectura que una red biológica.

Justificacion
La red consiste en diferentes capas de neuronas, una capa de entrada, capas ocultas, y capas de salida. Las capas de entrada toman la entrada y la distribuyen en las capas ocultas (asíllamadas ocultas porque el usuario no puede ver ni sus entradas ni sus salidas. Estas capas ocultas realizan toda la computación necesaria y envían la el resultado a la capa de salida, la cual sorprendentemente envía la salida al usuario. Ahora, para evitar confusiones, no desarrollaré más este tema. Para leer más sobre los diferentes tipos de redes neuronales.
Así como varia también lo hacenlas reglas de aprendizaje, pero la mayoría de reglas pueden ser divididas en dos categorías supervisadas y no supervisadas. Las reglas del aprendizaje supervisado requieren un 'profesor' para que les diga cual es la salida deseada para una entrada dada. Las reglas de aprendizaje entonces ajustan todos los pesos necesarios (esto puede ser muy complicado en redes), y el proceso completo vuelve aempezar hasta que los datos pueden ser analizados correctamente por la red. Las reglas de aprendizaje supervisado incluyen retropropagación y la regla delta. Las reglas sin supervisión no requieren profesores puesto producen su propia salida que será posteriormente evaluada.

Desarrollo
En la actualidad existe muchos tiempos de redes simples, hasta las más complejas. Las redes están organizadaspor diferentes capas, una capa de entrada de datos, una capa oculta o capa de caja negra y la capa de salida, la capa de entrada como su nombre lo indica es la que esta es relacionada con la entrada de de datos y se encarga de asignar los datos a las correspondientes capas ocultas, las capas ocultas realizan los cálculos o procesamiento de los datos ingresados y le envía el resultado a la capa desalida.
En los sistemas informáticos se ha logrado integrar el hardware y el software para un fin en común solucionar problemas y optimizar tiempo de procesamiento. Desde hace tiempos se habla de algoritmos de de aprendizaje adaptativo y auto organización ofreciendo posibilidades de un procesamiento robusto y adaptable, lo cual permite que las redes neuronales se entrenen basadas en unos patronesdefinidos para determinar los pesos que definen la red.
Las aplicaciones que se encuentran para las redes neuronales son diversas, van desde sistemas de predicciones, minería de datos y reconocimiento de patrones; también está muy ligado con el tema de inteligencia artificial. Las redes neuronales se pueden usar con otras herramientas tales como la lógica difusa, sistemas expertos, estadísticas,la transformación, etc. Se puede decir que las redes neuronales es un gran conjunto de elementos básicos interconectados entre sí. En un futuro se espera que las redes neuronales artificiales puedan llegar a razonar y tomar decisiones por sí mismas, tal como lo hacen los seres humanos; pero sin tener en cuenta los sentimientos. También se espera poder tener conversaciones fluidas entre hombre y...