Agentes Inteligentes

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reune varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.

Aspectos generales de la inteligencia artificial

Las redes neuronales artificiales

Las redes neuronales son una rama de la Inteligencia Artificial. En las redes neuronales el conocimiento se incorpora mediante el aprendizaje a partir de ejemplos.

La lección presenta los principales modelos de redes neuronales, describe usos habituales en la empresa de estos modelos y expone un ejemplo práctico de su utilización, concretamente un modelo de predicción de quiebras de empresa a partir de información financiera.

Sabía qué cuando escaneamos una factura o cualquier otro documento probablemente utilizamos una aplicación de las redes neuronales, una rama de la Inteligencia Artificial?

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¿Qué aplicaciones tienen las redes neuronales en la Contabilidad?. Reconocimiento de patrones, problemas de optimización, clasificación de datos financieros...

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Otras herramientas inteligentes pueden utilizarse para escrutar entre los millones de datos que se generan en un banco en busca de patrones de comportamiento de sus clientes o para detectar tendencias en los mercados de valores.

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Pero ¡ojo!, aunque es un término que suena -y vende- bien, es difícil poner una ralla entre lo que es Inteligencia Artificial e informática convencional, ya que al fin y al cabo todo son programas de ordenador.

I Las redes neuronales: tipos

1) ¿En qué se diferencian unas redes neuronales de otras?

En primer lugar hay que distinguir entre modelos neuronales -la forma- y algoritmos neuronales -cómo aprenden-.

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2) Los modelos neuronales

Los modelos neuronales son similares o incluso en muchos casos idénticos a otros modelos matemáticos bien conocidos. Se suelen representar mediante grafos, llamados en este contexto neuronas artificiales. Cada neurona realiza una función matemática. Las neuronas se agrupan en capas, constituyendo una red neuronal. Una determinada red neuronal está confeccionada y entrenada para llevar a cabo una labor específica. Finalmente, una o varias redes, más los interfaces con el entorno, conforman el sistema global.

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3) Varios modelos

Los modelos neuronales se diferencian en la función que incorpora la neurona, su organización y forma de las conexiones. Sarle (1994) compara los modelos neuronales con los modelos estadísticos más convencionales, encontrando que la mayoría

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