Red Neuronal Examen

Redes Neuronales.

0. Concepto.

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

Ejemplos de aplicación de Redes Neuronales son:

1. La recomendación de contenido de Netflix.
2. El feed de Instagram o TikTok.
3. Determinar el número o letra escritos a mano.

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,] 0.3345477
## [2,] 0.3345477
## [3,] 0.3345477

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

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

Conclusión

Las redes neuronales permiten que los programas reconozcan patrones y resuelvan problemas comunes en IA y aprendizaje automático.