Las redes neuronales son sistemas informáticos con nodos interconectados que funcionan de manera muy similar a las neuronas del cerebro humano. Usando algoritmos, pueden reconocer patrones ocultos y correlaciones en datos sin procesar, agruparlos y clasificarlos y, con el tiempo, aprender y mejorar continuamente.
¿Por qué usarías una red neuronal?
Hoy en día, las redes neuronales se utilizan para resolver muchos problemas comerciales, como como la previsión de ventas, la investigación de clientes, la validación de datos y la gestión de riesgos. Por ejemplo, en Statsbot aplicamos redes neuronales para predicciones de series temporales, detección de anomalías en los datos y comprensión del lenguaje natural.
¿Por qué las redes neuronales son mejores?
Ventajas clave de las redes neuronales:
ANN tienen la capacidad de aprender y modelar relaciones no lineales y complejas, lo cual es muy importante porque en la vida real, muchas de las relaciones entre entradas y salidas son no lineales y complejas.
¿Por qué usamos redes neuronales para la clasificación?
Redes neuronales ayúdanos a agrupar y clasificar Puede pensar en ellas como una capa de agrupación y clasificación sobre los datos que almacena y administra. Ayudan a agrupar datos sin etiquetar de acuerdo con las similitudes entre las entradas de ejemplo y clasifican los datos cuando tienen un conjunto de datos etiquetados para entrenar.
¿Cuál es la ventaja más importante de usar redes neuronales?
► Capacidad de hacer aprendizaje automático: las redes neuronales artificiales aprenden eventos y toman decisiones comentando eventos similares. ► Capacidad de procesamiento en paralelo: las redes neuronales artificiales tienen una fuerza numérica que puede realizar más de un trabajo al mismo tiempo.
