Ensayo redes neuronales amgo

ENSAYO REDES NEURONALES
En la actualidad, las redes neuronales como su nombre lo indica pretenden imitar a pequeña escala la forma de funcionamiento de las neuronas que forman el cerebro humano. Todo el desarrollo de las redes neuronales tiene mucho que ver con la neurofisiología, no en vano se trata de imitar a una neurona humana con la mayor exactitud posible. Entre los pioneros en el modeladode neuronas se encuentra Warren McCulloch y Walter Pitts. Estos dos investigadores propusieron un modelo matemático de neurona, dando origen a los modelos conexionistas definiendo formalmente la neurona en 1943 como una maquina binaria con varias entradas y salidas. Cada entrada está afectada por un peso. La activación de la neurona se calcula mediante la suma de los productos de cada entrada yla salida es una función de esta activación. La principal clave de este sistema se encuentra en los pesos de las diferentes entradas. Como se ha visto, las entradas son modificadas por el peso y las salidas son función de estas modificaciones. Esto nos lleva a concluir que los pesos influyen de forma decisiva en la salida y por lo tanto pueden ser utilizados para controlar la salida que se desea,basándose en investigaciones psicofisiológicas: El aprendizaje se localiza en las sinapsis o conexiones entre las neuronas y la información se representan en el cerebro mediante un conjunto de neuronas activas o inactivas.
En realidad cuando se tienen interconectadas muchas de estas neuronas artificiales lo que se hace inicialmente es entrenar el sistema. El entrenamiento consiste en aplicar unasentradas determinadas a la red y observar la salida que produce. Si la salida que produce no se adecua a la que se esperaba, se ajustan los pesos de cada neurona para interactivamente ir obteniendo las respuestas adecuadas del sistema. A la red se le somete a varios ejemplos representativos, de forma que mediante la modificación de los pesos de cada neurona, la red va aprendiendo.
El cerebro esuno de las cumbres de la evolución biológica, ya que es un gran procesador de información. Entre sus características podemos destacar, que es capaz de procesar a gran velocidad grandes cantidades de información procedentes de los sentidos, combinarla o compararla con la información almacenada y dar respuestas adecuadas. Además es de destacar su capacidad para aprender a representar la informaciónnecesaria para desarrollar tales habilidades, sin instrucciones explícitas para ello. Los científicos llevan años estudiándolo y se han desarrollado algunos modelos matemáticos que tratan de simular su comportamiento. estos modelos se han basado sobre los estudios de las características esenciales de las neuronas y sus conexiones.
El deseo del hombre por construir máquinas que realicen trabajosque los humanos prefieren no desempeñar, motivó el surgimiento de una rama de la tecnología conocida como la robótica, donde se estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de imitar el comportamiento de humanos y de otros organismos biológicos en el desempeño de tareas específicas, estas máquinas son mejor conocidas como robots.El hecho de que estos robots deban responder ante estímulos delmedio (mundo real), al igual que organismos biológicos, supone que en cierta forma deben tener algo de inteligencia. Durante el siglo XX, los científicos diseñaron formas de agregar una pequeña dosis de inteligencia a los robots, entre ellas podemos citar: la IA o inteligencia artificial, que en términos generales define métodos algorítmicos capaces de hacer pensar a los computadores, losSistemas Expertos que consistían en complejos programas de computador en los que se codificaba el conocimiento de expertos en materias concretas (por ej: Factores de riesgo en la bolsa de valores), y por último, la que para el caso es de mayor interés, las Redes Neuronales, también denominadas sistemas neuronales artificiales o ANS (Artificial Neuronal Systems), que consiste en desarrollo de programas...