LAS REDES NEURONALES ES UNA RAMA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
EN LAS REDES NEURONALES EL CONOCIMIENTO SE INCORPORA MEDIANTE EL APRENDIZAJE APARTIR DE EJEMPLOS.
¿QUE TRATAN DE HACER?
LAS REDES NEURONALES OPERAN SOBRE LA BASE DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES Y QUE PUEDEN ADQUIRIR Y ALMACENAR Y UTILIZAR CONOCIMIENTO EXPERIMENTAL, OBTENIDO APARTIR DE EJEMPLOS.
ESTA FORMA DE ADQUIRIR CONOCIMIENTO ES UNA DE SUS CARACTERISTICAS MAS DESTACABLES: NO SE PROGRAMA DE FORMA DIRECTA, COMO EN LOS SITEMAS EXPERTOS, SI NO QUE SE ADQUIERE CONOCIMIENTO APARTIR EJEMPLOS, POR AJUSTE DE PARÀMETROS DE LAS NEURONAS MEDIANTE UN ALGORITMO DE APRENDIZAJE.
DIFERENCIA CON LOS SISTEMAS EXPERTOS
LAS REDES NEURONALES SE ASEMEJAN A LOS SISTEMAS EXPERTOS EN CUANTO AL OBJETIVO DE REPRESENTAR CONOCIMIENTO PERO SON RADICALMENTE OPUESTOS EN COMO ASPIRAN EN CONSEGUIRLO.
COMO VEMOS, LOS SISTEMAS EXPERTOS SE ACERCARIAN MAS AL RAZONAMIENTO DEDUCTIVO - OBTENER REGLAS - Y LAS REDES NEURONALES AL INDUCTIVO- APRENDIZAJE MEDIANTE EJEMPLOS -.
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