Una red neuronal es un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Consiste en nodos o neuronas interconectados que procesan y transmiten información a otras neuronas. Cada nodo recibe información de una o más neuronas y utiliza una función de activación para calcular y generar su propio resultado. Estas salidas luego se transmiten a otros nodos para su posterior procesamiento, hasta que la red produce una salida. Las redes neuronales se pueden entrenar en conjuntos de datos utilizando aprendizaje supervisado o no supervisado para aprender patrones y relaciones entre entradas y salidas. La red entrenada se puede usar para predecir nuevas salidas para nuevas entradas.
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