¿Por qué las redes neuronales artificiales tienen perspectivas de desarrollo atractivas y campos de aplicación potencialmente amplios?
Las razones por las que las redes neuronales artificiales tienen perspectivas de desarrollo atractivas y campos de aplicación potencialmente amplios son las siguientes:
Las redes neuronales artificiales (ANN) y el aprendizaje automático (Machine Learning) son dos estrechamente relacionados pero diferentes. conceptos.
La red neuronal artificial es un método de aprendizaje automático. Es un modelo computacional que simula los patrones de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano y se utiliza para identificar patrones, clasificar datos o predecir resultados. La red está formada por muchos nodos interconectados (o "neuronas"), cada uno de los cuales puede recibir entradas, procesar información y producir una salida ajustando los pesos y sesgos en la red. Se puede aprender la relación de mapeo de la entrada a la salida.
El aprendizaje automático es un concepto más amplio que se refiere al proceso de permitir que las máquinas aprendan a partir de datos y tomen predicciones o decisiones. Los métodos incluyen aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje por refuerzo. es el método más utilizado en el aprendizaje supervisado, especialmente cuando se trata de problemas complejos no lineales, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, etc.
Aunque las redes neuronales artificiales son parte. En el caso del aprendizaje automático, las diferencias entre ellos también son obvias. Por un lado, las redes neuronales son solo uno de los muchos métodos de aprendizaje automático; por otro lado, no todos los algoritmos de aprendizaje automático requieren el uso de redes neuronales. /p>
La máquina de vectores de soporte (SVM) es un algoritmo de aprendizaje automático de uso común, pero no se basa en redes neuronales. Las redes neuronales y el aprendizaje automático están relacionados entre sí. La red neuronal es una herramienta eficaz. para lograr el objetivo del aprendizaje automático, y el aprendizaje automático nos proporciona un marco para comprender y utilizar los datos
Inteligencia artificial
Inteligencia artificial (nombre en inglés: Inteligencia artificial, abreviatura en inglés:). AI), nació en la Conferencia de Dartmouth en 1956. La inteligencia artificial se refiere a un cierto grado de acción autónoma mediante el análisis de su entorno para lograr objetivos específicos. Sistemas que muestran un comportamiento inteligente.