Significado | Concepto | Definición:

Una red neuronal feedforward es un tipo de red neuronal en la que las conexiones de las unidades no viajan en un bucle, sino en una única ruta dirigida. Esto difiere de una red neuronal recurrente , donde la información puede moverse hacia adelante y hacia atrás en todo el sistema. Una red neuronal feedforward es quizás el tipo más común de red neuronal, ya que es una de las más fáciles de entender y configurar. Estos tipos de redes neuronales se utilizan en minería de datos y otras áreas de estudio donde se requiere un comportamiento predictivo.

Las redes neutrales feedforward se utilizan en minería de datos y otras aplicaciones donde se estudia el comportamiento predictivo.

Una red neuronal es una red de inteligencia artificial diseñada para imitar libremente los procesos de “pensamiento” de un cerebro humano . Al introducir cadenas de datos en la red, la computadora tiene la oportunidad de “aprender” los patrones que fluyen a través de ella, lo que le permite identificar correctamente las respuestas y proporcionar análisis de tendencias. Se utilizan en tareas en las que se requiere cierto grado de aprendizaje y reconocimiento de patrones , como durante las operaciones de minería de datos. La minería de datos es simplemente el análisis de tendencias a partir de una colección de información, como el análisis de las tendencias de compra de los consumidores y las progresiones del mercado de valores .

La información que viaja a través de una red neuronal de retroalimentación entra en la capa de entrada, viaja a través de la capa oculta y emerge de la capa exterior de la red, proporcionando al usuario final una respuesta a su consulta. Una capa de entrada es simplemente el lugar donde el usuario ingresa los datos sin procesar o los parámetros de la información. La esencia de la transacción tiene lugar en la capa oculta, donde la computadora recurre a su “experiencia” de manejar datos similares para producir una respuesta estimada. La información se canaliza a través de la capa de salida, donde se proporciona una respuesta al usuario final.

Una red neuronal feedforward generalmente se vuelve más eficiente a medida que el usuario final le proporciona más y más datos experimentales. Al igual que con el cálculo de un promedio, se obtendrá un resultado más preciso utilizando una gran cantidad de eventos de prueba. Por ejemplo, la probabilidad de sacar un “1” en un dado de seis caras es del 16,667 por ciento; pero se necesitarán cientos o miles de simulaciones antes de que el promedio calculado se confirme mediante el uso de datos del mundo real. Las redes neuronales feedforward son las mismas; sus respuestas serán más precisas con el tiempo y la experiencia.