APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES A LA ESTADÍSTICA

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) constituyen una de las técnicas que intentan reproducir las características del cerebro. A diferencia de otras técnicas, que consideran el cerebro como una caja negra, las RNA intentan modelar su estructura fisiológica básica: la neurona, así como la agrupación de neuronas en sistemas que puedan mostrar un comportamiento que se pueda considerar, en alguna medida, inteligente. Al igual que los sistemas biológicos, los modelos artificiales consiguen resolver problemas en base al conocimiento adquirido mediante información que reciben de su entrono. Las RNA aprenden a resolver problemas a partir de una serie de ejemplos que representan el tipo de problema a resolver. Se describirán las técnicas básicas que utilizan las Redes Neuronales Artificiales para aprender a resolver problemas. Como el objetivo de este texto es presentar las Redes Neuronales Artificiales y su relación con la Estadística a un lector no versado en el tema, se ha intentado en la medida de lo posible evitar la aparición de expresiones matemáticas. Se han seleccionado siempre ejemplos muy sencillos y fáciles de entender, evitando las expresiones matemáticas más complejas. Estos sencillos ejemplos pueden ayudar al lector a entender el modo de operación de las Redes Neuronales Artificiales.