人工ニューロンネットワークは、人間の脳の構造と機能に触発された計算モデルです。これは、人工ニューロンまたはノードと呼ばれる相互接続されたユニットのセットで構成され、特定の自動学習問題を解決するために連携します。

人工ニューロンはレイヤーで編成され、各層は重み付けされた接続を介して次の層と通信します。モデルの入り口は、情報を処理し、結果を次のレイヤーに渡す最初のレイヤーに提供されます。これは、モデル応答が発生する出力層に到達するまで続きます。

トレーニング中、ニューロンネットワークは接続の重みを調整してコスト関数を最小限に抑え、モデル予測と実際の出力の差を測定します。これは、出力誤差における各ニューロンの寄与を計算し、それに応じて重みを調整するエラーのレトロピアを介して行われます。

人工ニューラルネットワークは、画像分類、自然言語処理、詐欺検出、時系列の予測など、さまざまな自動学習アプリケーションに役立ちます。多くの場合、他の自動学習技術でキャプチャするのが難しいデータでパターンと複雑な関係を学ぶことができます。
Una red neuronal artificial es un modelo computacional inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Consiste en un conjunto interconectado de unidades llamadas neuronas artificiales o nodos, que trabajan juntas para resolver un problema específico de aprendizaje automático.

Las neuronas artificiales están organizadas en capas, donde cada capa se comunica con la siguiente a través de conexiones ponderadas. La entrada del modelo se proporciona a la primera capa, que procesa la información y pasa los resultados a la siguiente capa. Esto continúa hasta que se alcanza la capa de salida, donde se produce la respuesta del modelo.

Durante el entrenamiento, la red neuronal ajusta los pesos de las conexiones para minimizar la función de costo, que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y las salidas reales. Esto se hace a través de la retropropagación del error, un algoritmo que calcula la contribución de cada neurona en el error de la salida y ajusta los pesos en consecuencia.

Las redes neuronales artificiales son útiles para una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes y la predicción de series de tiempo. A menudo son capaces de aprender patrones y relaciones complejas en los datos que son difíciles de capturar con otras técnicas de aprendizaje automático.