Red neuronal
Un modelo de nodos de cálculo conectados con parámetros ajustables.
¿Qué es una red neuronal?
Una red conecta nodos de cálculo, a menudo en varias capas. Los pesos determinan la influencia de entradas; las funciones de activación transforman valores combinados y permiten relaciones no lineales. El entrenamiento ajusta parámetros adecuados. El nombre refleja inspiración biológica, pero no describe un cerebro humano. Aplicarla después a nuevas entradas no implica automáticamente entrenarla más.
En una empresa ficticia, una red debe reconocer un dígito manuscrito aislado en la imagen de un formulario. Produce una predicción desde la imagen. La escritura dudosa requiere la revisión prevista. Un dígito formalmente adecuado no prueba que el documento esté asignado al trabajo correcto. Reconocimiento y asignación de negocio necesitan sus propios controles.
Fuentes
Términos relacionados
- Aprendizaje automáticoLos modelos aprenden patrones de los datos y los aplican a nuevas entradas.
- Aprendizaje profundoAprendizaje automático con redes neuronales de varias capas de procesamiento.
- Modelo de lenguaje de gran tamañoUn gran modelo de lenguaje procesa lenguaje mediante patrones aprendidos. La fluidez no demuestra exactitud ni acceso a datos empresariales actuales.
- Ficha de modeloUna ficha de modelo documenta el propósito, las bases, las condiciones de evaluación y los límites conocidos de una versión de un modelo de IA.
- Preparación para la IALa preparación para la IA contempla las bases de un proyecto: objetivo, datos utilizables, capacidades, responsabilidades y funcionamiento.
- Ingeniería de contextoLa ingeniería de contexto prepara la información de cada llamada al modelo: instrucciones, mensajes, fuentes y estados actuales pertinentes.
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