¿Qué es una red neuronal adaptativa?

Una red neuronal adaptativa es un sistema que procesa información y hace ajustes a la red cuando es necesario. Dichas redes se pueden encontrar en sistemas informáticos o en formas de vida orgánicas. Se utilizan para interpretar grandes cantidades de información compleja y son la base de la tecnología moderna de inteligencia artificial.

Una red neuronal adaptativa hecha por el hombre, también llamada red neuronal artificial, sigue el modelo de las redes neuronales naturales en los cerebros de humanos y animales. Funcionan utilizando una serie de sensores de recopilación de información, las neuronas, que son interpretados por una unidad central de procesamiento. Estas conexiones pueden alterar y cambiar la forma en que interactúan con la unidad central de procesamiento en función de su propia evaluación de cómo llevar a cabo sus funciones de manera más eficiente.

Hay dos formas principales en que una red neuronal adaptativa "aprende": aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. El aprendizaje supervisado requiere una contraparte humana que instruya a la red sobre cómo interpretar e interactuar con diversas entradas. El propósito de este estilo de aprendizaje es garantizar que no haya errores en los métodos que utiliza la red neuronal adaptativa para procesar la información y reforzar las acciones deseadas de la red.

El aprendizaje no supervisado depende de que la unidad central de procesamiento interactúe con su entorno y tome sus propias decisiones sobre cómo debe funcionar en función de su programación original. Para hacer esto, organiza y reorganiza la información que recibe y hace predicciones sobre cuáles podrían ser los resultados de cambiar estos datos. Una red puede aprender en línea o sin conexión. El aprendizaje en línea significa que la red aprende mientras también realiza tareas. El aprendizaje sin conexión requiere que la red aprenda por separado de la actuación.

Actualmente hay cuatro tareas principales que realizan las redes neuronales adaptativas. Todos se ocupan de procesar e interpretar patrones. Primero, hay agrupación, donde la red examina varios patrones y agrupa patrones relacionados en agrupaciones.

Una segunda tarea que puede realizar una red neuronal adaptativa es reconocer e interpretar un patrón, como las palabras escritas o habladas. Al hacer esto, puede intentar comprender patrones completamente desconocidos en función de su comprensión de los patrones relacionados. Proporcionar una estimación del valor de una función es la tercera tarea principal, y a menudo se usa en ciencia o ingeniería. La cuarta tarea principal que puede realizar una red neuronal adaptativa es hacer predicciones de lo que ocurrirá en el futuro si se realizan cambios en ciertos modelos de datos.

Una red neuronal artificial es una forma de inteligencia artificial y sus usos más modernos incluyen tecnología robótica avanzada. Los analistas de datos lo usan más comúnmente, ya que sus trabajos se ocupan de interpretar y clasificar grandes cantidades de información. Una red neuronal artificial puede ayudar a un analista a organizar sus datos, realizar investigaciones y probar posibles cambios en los productos y servicios de su empresa. A medida que la tecnología se vuelve más avanzada, las aplicaciones de las redes neuronales se volverán más comunes.