¿Qué es una red neuronal?
Normalmente, una red neuronal es una serie o circuito de neuronas en el mundo del software informático y la inteligencia artificial. Dispone de un conjunto de algoritmos que identifican las relaciones subyacentes en un conjunto de grandes cantidades de datos mediante un proceso que imita la función del cerebro humano. Dicho de otro modo: Las redes neuronales implican sistemas de neuronas en entornos orgánicos o artificiales y ayudan a resolver problemas relacionados con la inteligencia artificial.
Además, estos sistemas pueden funcionar con datos de entrada modificados. Por lo tanto, la red proporciona los resultados perfectos posibles sin tener que rediseñar los procedimientos para la salida.
Hoy en día, el concepto de redes neuronales es cada vez más común en el desarrollo de sistemas comerciales. Por ejemplo, es aplicable a diversos servicios financieros, desde la estimación y la investigación de mercado hasta la detección de fraudes y la evaluación de riesgos. En lo que respecta a la predicción del precio de las acciones en bolsa, la precisión de la predicción de las redes neuronales varía.
Información básica
Como ya se ha mencionado, las redes neuronales funcionan del mismo modo que el sistema nervioso del cerebro humano. En general, una neurona de una red neuronal es una función matemática que se utiliza para obtener y clasificar información con su propia arquitectura o tipo.
En una red neuronal hay capas de nodos interconectados. Cada nodo es un perceptrón y corresponde a múltiples regresiones lineales. Así, el perceptrón proporciona a la función de activación múltiples regresiones lineales que pueden ser no lineales.
Además, los perceptrones se organizan en capas interconectadas en un perceptrón multicapa. Por lo tanto, la capa de entrada recoge los patrones de entrada. Además, la capa de salida proporciona señales de salida o clasificaciones que pueden mapear los patrones de entrada.
La ponderación de entrada se refina con las capas ocultas hasta que el margen de error de las redes neuronales es mínimo. Hipotéticamente, las capas ocultas conducen a características salientes de los datos de salida que tienen poder analítico con respecto a las salidas. Por lo tanto, se describe la extracción de características que cumple una función similar a la de procedimientos estadísticos como el análisis de componentes principales.
Aplicación
Las redes neuronales se utilizan en todo el mundo para una amplia gama de aplicaciones. Por ejemplo, ayudan a optimizar las transacciones financieras, la planificación empresarial, el análisis de negocios, el comercio y el mantenimiento de productos.
También ofrecen un gran apoyo a procesos importantes como la previsión de series temporales, la clasificación de valores, la negociación algorítmica, la modelización del riesgo crediticio, la formulación de indicadores propios y la división de precios.
Las redes neuronales se utilizan ampliamente en aplicaciones empresariales como la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, las previsiones y las soluciones de investigación de mercado.
