Red Neuronal

Redes Neuronales

¿Qué son?

Una red Neuronal Artificail (ANN) modela la relación entre un conjunto de entradas y una salida, resolviendo un problema de aprendizaje.

Un ejempo de aplicación de Redes Neuronales es la recomendación de contenido de Netflix.

1.La recomendación de contenido de Netflix. 2.El Feed de TikTok.

Instalar paquetes

library("neuralnet")

Alimentar con ejemplos

#Se crean 3 vectores
examen <- c(20,10,30,20,80,30)
proyecto <-c(90,20,40,50,50,80)
estatus <-c(1,0,0,0,1,1)
#El o- NO paso y el 1- Sí paso

#Se crea el dataframe
df <- data.frame(examen,proyecto,estatus)
#View(df)

Crear la red neuronal

#Se debe poner primero la VARIABLE QUE SE BUSCA PREDECIR
red_neuronal <-neuralnet(estatus ~ .,data=df)
plot(red_neuronal)

Predecir la red neuronal

pruebaexamen <- c(30, 40, 85)
pruebaproyecto <- c(85, 50, 40)

prueba <- data.frame(pruebaexamen, pruebaproyecto)
prediccion <- compute(red_neuronal, prueba)

# Para ver el resultado de predicción se usa la siguiente función:
prediccion$net.result

##           [,1]
## [1,] 1.1189042
## [2,] 0.2357095
## [3,] 0.7495172

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

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