Introducción a las Redes Neuronales: Objetivos, conceptos y
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Introducción a las Redes Neuronales: Objetivos, conceptos y cuestiones de autoevaluación Juan Luis Castro Modelos de Computación II Objetivos • Tener una idea de que es una red neuronal: – sus orígenes, – sus componentes, – su funcionamiento, y – como y para que se usa. – Ejemplos de aplicaciones Conceptos • Neurona Artificial – Entrada – Pesos: importancia de los mismos – Salida: cómo se calcula – Función de activación • Aprendizaje – Supervisado – No supervisado Conceptos • Estructura – Estructura por capas • Fases de procesamiento – Fase de aprendizaje – Fase de presentación Conceptos • Como se usan las redes neuronales (pasos) – Obtención de datos – Preprocesamiento – Diseño de la red – Entrenamiento – Validación – Utilización real del sistema Cuestiones • ¿Para qué se usa una red neuronal? • ¿Qué es una neurona artificial? • ¿Cómo se calcula la salida de una neurona a partir de los valores de entrada? – ¿Qué es la función de activación? – ¿Qué es la entrada neta? – ¿Qué importancia tienen los pesos? • ¿Tiene sentido hablar de un modelo red neuronal sin hablar de su algoritmo de entrenamiento? Cuestiones • ¿En que consiste el entrenamiento supervisado? • ¿Por qué se suele usar una estructura por capas? • ¿Qué pasos hay que hacer para aplicar una red neuronal para resolver un problema? ¿Cómo puede influir cada uno en el resultado final? • ¿Para qué problemas son mas indicadas las redes neuronales?
