¡Más rápido que el navegador!
14 relaciones: Aprendizaje automático, Circuito neuronal, Desarrollo cognitivo, Espacio de conocimiento, Estímulo, Información, Lengua natural, MIT Press, Modelo computacional, Neurona de McCulloch-Pitts, Oxford University Press, Red neuronal artificial, Steven Pinker, Teoría de autómatas.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA), aprendizaje automatizado, aprendizaje de máquinas o aprendizaje computacional (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Aprendizaje automático · Ver más »
Circuito neuronal
Una red neuronal biológica o circuito neuronal es un conjunto de conexiones sinápticas ordenadas, que se produce como resultado de la unión de las neuronas a otras en sus regiones correspondientes tras la migración neuronal.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Circuito neuronal · Ver más »
Desarrollo cognitivo
El desarrollo cognitivo es un campo de la neurociencia y de la psicología que estudia el desarrollo de capacidades cognitivas tales como la memoria, la atención, el lenguaje, la percepción, la solución de problemas o la inteligencia y la planificación.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Desarrollo cognitivo · Ver más »
Espacio de conocimiento
En psicología matemática y teoría de la educación, un espacio de conocimiento es una estructura combinatoria utilizada para formular modelos matemáticos que describa la progresión de un aprendiz humano.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Espacio de conocimiento · Ver más »
Estímulo
Un estímulo es una señal externa o interna capaz de causar una reacción en una célula u organismo.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Estímulo · Ver más »
Información
Información es el nombre por el que se conoce un conjunto organizado de datos procesados que constituyen un mensaje que cambia el estado de conocimiento del sujeto o sistema que recibe dicho mensaje.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento e Información · Ver más »
Lengua natural
Una lengua natural es una variedad lingüística o forma de lenguaje humano generada espontáneamente en un grupo de hablantes con propósito de comunicarse, a diferencia de otras lenguas, como puedan ser una lengua construida, los lenguajes de programación o los lenguajes formales usados en el estudio de la lógica formal, especialmente la lógica matemática.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Lengua natural · Ver más »
MIT Press
MIT Press es una editorial universitaria afiliada a Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y MIT Press · Ver más »
Modelo computacional
Un modelo computacional es un modelo matemático en las ciencias de la computación que requiere extensos recursos computacionales para estudiar el comportamiento de un sistema complejo por medio de la simulación por computadora.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Modelo computacional · Ver más »
Neurona de McCulloch-Pitts
La neurona de McCulloch-Pitts es una unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona "natural", similares a las que constituyen del cerebro humano.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Neurona de McCulloch-Pitts · Ver más »
Oxford University Press
Oxford University Press (OUP) es la casa editorial de mayor reconocimiento en el Reino Unido y una de las más prestigiosas a nivel mundial.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Oxford University Press · Ver más »
Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Red neuronal artificial · Ver más »
Steven Pinker
Steven Arthur Pinker (Montreal, 18 de septiembre de 1954) es un psicólogo experimental, científico cognitivo, lingüista y escritor canadiense.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Steven Pinker · Ver más »
Teoría de autómatas
La teoría de autómatas es una rama de la teoría de la computación que estudia las máquinas abstractas y los problemas que éstas son capaces de resolver.
¡Nuevo!!: Estado de conocimiento y Teoría de autómatas · Ver más »
