RED NEURONAL ARTIFICIAL.

Redes Neuronales

Dentro de la Inteligencia Computacional podemos encontrar técnicas como las Redes Neuronales que son una rama de la inteligencia computacional muy relacionada con el aprendizaje automático. 

Consiste en un conjunto de unidades llamadas neuronas artificiales, conectadas entre si para trasmitirse señales. la información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida.

El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son mas abstractas. las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales.

En cuanto a su aplicación, las redes neuronales son apropiadas para aplicaciones donde no se conoce un modelo a apriori de un sistema pero se dispone de un conjunto de ejemplos de entrada y la red aprende a partir de esos ejemplos para disponer finalmente de un modelo de comportamiento.

hay aplicaciones donde encontraremos ejemplos de lo que se desea: aprender, tales como reconocimiento de voz, análisis y procesado de señales, control de procesos, así como problemas de predicción. 

Las tareas se aplican a las redes neuronales artificiales tienden a caer dentro de las siguientes categorías generales:

1. Aproximación de funciones, o el análisis de regresión, incluyendo la predicción de series temporales, funciones de aptitud y el modelado
2.  Clasificación incluyendo el reconocimiento de patrones y la secuencia de reconocimiento, detección y de la toma de decisiones secuenciales. 
3. Procesamiento de datos, incluyendo el filtrado, el agrupamiento, la separación ciega de las señales y comprensión. 
4. Robótica, incluyendo la dirección de manipuladores y prótesis.        
5. Ingeniería de control, incluyendo control numérico por computadora.

Ejemplo: Un bot es un programa que simula a un jugador humano. El neuralbot es un bot para el juego quake II que utiliza una red neuronal artificial para decidir su comportamiento y un algoritmo genético  para el aprendizaje. Es muy fácil probarlo para ver su evolución.

Referencia: Rescatado de
 https://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial#Aplicaciones_de_la_vida_real