Las redes neuronales artificiales son un intento por simular el comportamiento de aprendizaje del cerebro. Los primeros experimentos se bañan en conectar partes del cerebro para estimular el aprendizaje
https://images.app.goo.gl/aJ2Jga1WPVdSqxXv7
Inteligencia artificial ⇒ Busca replicar inteligencia humana.
Machine learning ⇒ Técnicas que busca replicar el aprendizaje automático.
Deep learning ⇒ Aprendizaje profundo,
| Machine learning | Deep learning |
|---|---|
| Implementa lógica de negocio | Solo red neuronal |
| Peligro con el overfitting, (sobre entrenar) | |
Celulas nerviosas interconectadas
El perceptron, es una neurona artificial que busca imitar el funcionamiento de las neuronas del cerebro, el objetivo es tener varios perceptores con el fin de comunicarlos entre si, esto se hace con el fin de incluir casos atípicos?, se usa en el aprendizaje supervisado, de esta manera va alterando los pesos a medida que los resultados van coincidiendo con los datos reales
Sea n el numero de entradas y m en numero de neuronas (perceptrones)
$$
\begin{vmatrix}
W_{11} & W_{12} & W_{13} & ... & W_{1n} \
W_{21} & W_{22} & W_{23} & ... & W_{2n} \ ... & ... & ... & & ... \ W_{m1} & W_{m2} & W_{m3} & ... & W_{mn} \
\end{vmatrix}{mxn} * \begin{vmatrix}
X{1} \
X_{2} \ X_{3} \ ... \ X_{n} \
\end{vmatrix}{n x 1} = \begin{vmatrix}
X1*W{11} + X_2 W_{12} + X_3 W_{13} + ... + X_n W_{1n} \
X1W_{21} + X_2 W_{22} + X_3 W_{23} + ... + X_n W_{2n} \ ... \ X1W_{m1} + X_2 W_{m2} + X_3 W_{m3} + ... + X_n *W_{mn}\
\end{vmatrix}_{mx1}
$$
Referencias
https://www.famaf.unc.edu.ar/~revm/digital24-3/redes.pdf