Redes Neuronales

Redes Neuronales

0. Contexto

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

1. Instalar paquetes y llamar librerías

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

2. 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)

3. Generar la Red Neuronal

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

4. Predecir con la Red Neuronal

prueba_examen <- c(30,40,85)
prueba_proyecto <- c(85,50,40)
prueba <- data.frame(prueba_examen,prueba_proyecto)
prediccion <- compute(red_neuronal, prueba)
prediccion$net.result

##             [,1]
## [1,]  1.03046913
## [2,] -0.02513390
## [3,] -0.02513425

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

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

Conclusión

La redes neuronales permiten que los programas reconozcan patrones y resuelvan problemas comunes en inteligencia artificial y aprendizaje automático.