Una red neuronal es una serie de algoritmos que intenta identificar relaciones subyacentes en un conjunto de datos mediante el uso de un proceso que imita la forma en que opera el cerebro humano. Las redes neuronales tienen la capacidad de adaptarse a la entrada cambiante para que la red produzca el mejor resultado posible sin la necesidad de rediseñar los criterios de salida. El concepto de redes neuronales está aumentando rápidamente en popularidad en el área de desarrollo de sistemas comerciales.
La red neuronal funciona:
Una red neuronal funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro. Una “neurona” en una red neuronal es una función matemática simple que captura y organiza información de acuerdo con una arquitectura. La red se parece mucho a los métodos estadísticos, como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.
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Una red neuronal consiste en capas de nodos interconectados. Cada nodo es un perceptrón y se asemeja a una regresión lineal múltiple. El perceptrón alimenta la señal generada por una regresión lineal múltiple en una función de activación que puede ser no lineal.
En un perceptrón multicapa (MLP), los perceptrones están dispuestos en capas interconectadas. La capa de entrada recibe patrones de entrada. La capa de salida contiene clasificaciones o señales de salida a las que se pueden asignar patrones de entrada.
Aplicación de redes neuronales: –
Las redes neuronales se utilizan ampliamente en operaciones financieras, planificación empresarial, comercio, análisis de negocios y mantenimiento de productos. Las redes neuronales son comunes en las aplicaciones comerciales, como las soluciones de pronóstico y de investigación de mercado, detección de fraude y evaluación de riesgos.
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