¿Qué es la red neuronal de YouTube?
¿Qué es la red neuronal de YouTube?
Desde hace ya varios años, una red neuronal artificial se encarga del sistema de recomendaciones de vídeos en YouTube. Una inteligencia artificial, que destaca por sus numerosos algoritmos, que aprende constantemente de los usuarios de la plataforma para poder sugerirles aquellos vídeos que pudieran ser de su interés.
¿Cuál es la importancia de las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales son capaces de descubrir automáticamente relaciones, entrada-salida (o rasgos característicos) en función de datos empíricos, merced a su capacidad de aprendizaje a base de ejemplos, esto nos permite resolver problemas que ayuden a una mejor toma de decisiones.
¿Quién inventó las redes neuronales?
1960 – Bernard Widrow/Marcial Hoff. Esta fue la primera red neuronal aplicada a un problema real (filtros adaptativos para eliminar ecos en las líneas telefónicas) que se ha utilizado comercialmente durante varias décadas.
¿Qué quiere decir neuronal?
Relacionado con los nervios o el sistema nervioso, incluso el cerebro y la médula espinal.
¿Qué es el aprendizaje en una RNA?
APRENDIZAJE DE LAS RNA Es el proceso por el que una RNA actualiza los pesos (y, en algunos casos, la arquitectura) con el propósito de que la red pueda llevar a cabo de forma efectiva una tarea determinada.
¿Qué es la RNA?
Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos de la inteligencia artificial que se inspiran en el comportamiento de las neuronas y las conexiones cerebrales para resolver problemas. Los sistemas de IA utilizan algoritmos y modelos para analizar, organizar, procesar y convertir datos.
¿Cómo funciona el deep learning?
El aprendizaje profundo o deep learning funciona mediante redes neuronales profundas. Las mismas hacen uso de un gran número de procesadores funcionando en paralelo. Las redes neuronales se agrupan en tres diferentes capas: de entradas, ocultas y de salida.
¿Cuál es la diferencia entre Machine Learning y deep learning?
Su principal diferencia es, pues, el tipo de algoritmos que se usan en cada caso, aunque el deep learning se parece más al aprendizaje humano por su funcionamiento como neuronas. El machine learning acostumbra a usar árboles de decisión y el deep learning redes neuronales, que están más evolucionadas.
¿Cómo se relaciona el deep learning y la inteligencia artificial?
Cuando una red neuronal artificial alcanza un nivel muy profundo debido a una enorme cantidad de capas de aprendizaje, se crea lo que se conoce como Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Un escalón de potencia más allá dentro de la inteligencia artificial y machine learning.
¿Qué quiere decir machine learning?
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones.