Dominios de aplicación Aplicación
Las redes neuronales se utilizan en muchos dominios. Son una muy buena técnica cuando se cumplen los siguientes criterios:
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Existen muchos ejemplos disponibles para el aprendizaje, o bien es posible crearlos fácilmente.
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No existen vínculos conocidos entre las entradas y las salidas que puedan expresarse mediante funciones.
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La salida es más importante que la forma de obtenerla, las redes neuronales no permiten tener una explicación acerca del proceso interno utilizado.
1. Reconocimiento de patrones
La tarea más común realizada por las redes neuronales es el reconocimiento de patrones.
En esta tarea, se presentan distintos patrones a la red durante el aprendizaje. Cuando se deben clasificar nuevos ejemplos, pueden reconocerse los motivos: se trata de una tarea de clasificación. Clasificación
De este modo, las redes neuronales pueden reconocer caracteres manuscritos o formas. Existen aplicaciones que permiten leer matrículas en una imagen incluso aunque existan defectos de claridad o en la propia placa.
2. Estimación de funciones
La estimación de funciones o regresión consiste en asignar un valor numérico a partir de entradas, generalizando el vínculo existente entre ellas. Las entradas pueden representar características o series temporales según las necesidades. Regresión
Esto permite obtener aplicaciones para la medicina. Existen redes neuronales que reciben como entrada características derivadas...
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