Una red neuronal artificial (ANN) es la pieza de un sistema informático diseñado para simular la forma en que el cerebro humano analiza y procesa la información. Es la base de la inteligencia artificial (IA) y resuelve problemas que resultarían imposibles o difíciles según los estándares humanos o estadísticos.
Las ANN tienen capacidades de autoaprendizaje que les permiten producir mejores resultados a medida que se dispone de más datos.
Las redes neuronales artificiales se construyen como el cerebro humano, con nodos neuronales interconectados como una red. El cerebro humano tiene cientos de miles de millones de células llamadas neuronas. Cada neurona está formada por un cuerpo celular que es responsable de procesar información llevando información hacia (entradas) y lejos (salidas) del cerebro.
Una ANN tiene cientos o miles de neuronas artificiales llamadas unidades de procesamiento, que están interconectadas por nodos. Estas unidades de procesamiento se componen de unidades de entrada y salida. Las unidades de entrada reciben varias formas y estructuras de información basadas en un sistema de ponderación interno, y la red neuronal intenta aprender sobre la información presentada para producir un informe de salida.
Al igual que los humanos necesitan reglas y pautas para llegar a un resultado o salida, las ANN también usan un conjunto de reglas de aprendizaje llamadas retropropagación, una abreviatura de la propagación hacia atrás del error, para perfeccionar sus resultados de salida.
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