Redes Neuronales

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Redes Neuronales

Concepto

Una Red Neural Artificial (ANN) Modela la relacion entre un conjunto de entradas y una salida resolviendo un problema de aprendizaje.

Ejemplos de aplicacon de redes neuronales son:
1. La recomendaciion de contenido de Netflix.
2. El feed de Instagram o Tiktok.
3.Determinar el numero o letra escrito a mano.

Instalar paquetes/llamar librerias

#install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

Alimentar con ejemplos

examen<- c(20,10,30,20,80,30)
proyecto<- c(90,20,40,50,50,80)
estatus<-c(1,0,0,0,0,1)
df<-data.frame(examen,proyecto,estatus)

Generar red neuronal

redneuronal<-neuralnet(estatus~., data = df)
plot(redneuronal, rep = "best")

# Prediccion

pruebaexamen<-c(30,40,85)
pruebaproyecto<-c(85,50,40)
prueba<-data.frame(pruebaexamen, pruebaproyecto)
prediccion<- compute(redneuronal,prueba)
prediccion$net.result

##             [,1]
## [1,]  1.00998062
## [2,]  0.01733915
## [3,] -0.01657080

probabilidad<-prediccion$net.result
resultado<-ifelse(probabilidad>0.5,1,0)
resultado

##      [,1]
## [1,]    1
## [2,]    0
## [3,]    0

Cancer de mama

Alimentar ejemplos

df <- read.csv("C:\\Users\\vicca\\OneDrive\\Documentos\\7mo\\DATOS\\cancer.csv")
df$diagnosis <- ifelse(df$diagnosis == "M",1,0)

Generar red neuronal

redneuronal <- neuralnet(diagnosis ~ ., data=df)
plot(redneuronal, rep="best")

Prediccion

prueba <- df[c(19,20,21,22,23), ]
prediccion <- compute(redneuronal,prueba)
prediccion$net.result

##         [,1]
## 19 0.3725766
## 20 0.3725766
## 21 0.3725766
## 22 0.3725766
## 23 0.3725766

probabilidad <- prediccion$net.result
resultado <- ifelse(probabilidad>0.5,1,0)
resultado

##    [,1]
## 19    0
## 20    0
## 21    0
## 22    0
## 23    0