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  1. 15 de ago. de 2023 · Las principales tareas que realizan las redes neuronales incluyen: Clasificación. Una red neuronal puede identificar patrones o elegir un objeto específico del conjunto propuesto basándose en sus características. Es capaz de reconocer rostros, emociones, voces y tipos de objetos.

  2. Uno de los ejemplos más conocidos de red neuronal es el algoritmo de búsqueda de Google. Las redes neuronales a veces se denominan redes neuronales artificiales (ANN) o redes neuronales simuladas (SNN). Son un subconjunto del machine learning y el núcleo de los modelos de deep learning.

  3. Por ejemplo, una red de aprendizaje profundo que se entrena sobre el reconocimiento facial, en un principio, procesa cientos de miles de imágenes de rostros humanos, con varios términos relacionados con el origen étnico, el país o la emoción que describen a cada imagen.

  4. 15 de abr. de 2024 · Instagram y Netflix podrían ser ejemplos del uso de redes neuronales para mostrar los contenidos más relevantes a los usuarios. Otro ejemplo es la aplicación de BBVA de previsión de gastos, con la que los usuarios pueden llevar un control en tiempo real de sus finanzas y automatizar el ahorro con una o varias reglas.

  5. 1. Qué son las Redes Neuronales. ¿Cómo funcionan las redes neuronales y cuál es la conexión con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? Aprende sobre neural network aquí. El cerebro humano es un milagro de la biología muy complejo, por lo que no es de extrañar que los intentos de inteligencia artificial hayan buscado inspiración.

  6. Ejemplos. Galería. Herramientas de software. Véase también. Referencias. Enlaces externos. Red neuronal artificial. Apariencia. ocultar. Una red neuronal artificial es un grupo interconectado de nodos similar a la vasta red de neuronas en un cerebro biológico.

  7. Las redes neuronales hacen posibles muchos tipos de inteligencia artificial (AI). Los grandes modelos lingüísticos (LLM), como ChatGPT, los generadores de imágenes de AI, como DALL-E, y los modelos predictivos de AI se basan en cierta medida en redes neuronales.

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