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Red neuronal
Red neuronal

¿Qué software se utiliza en una red neuronal?


Un software neuronal o un programa de red neuronal es una representación de varios conceptos que tiene que ver con la inteligencia artificial, las cuales han sido aplicadas a programas y entornos de desarrollo en los últimos años. La idea original de esta tecnología fue imitar los procesos que tiene el cerebro humano. Antes del surgimiento de la programación para una red neuronal en su forma actual, muchos se referían a este concepto como inteligencia artificial. Hoy en día, el software neuronal suele incluir procesos de elementos biológicos para conseguir resultados de unos datos determinados.

Un tipo de programas neuronales de este tipo son los simuladores. Una aplicación de  simulador neural usa datos básicos para proveer de los resultados deseados. Estos datos o información son mejorados por los procesos que tiene la aplicación. Desde su principio, este tipo de redes se usaban principalmente para la investigación de redes y algoritmos. Hoy en día muchas de estas redes se han ido sustituyendo por otras formas de software neural, como por ejemplo los basados en componentes.


Sin embargo, en el estudio de redes neuronales biológicas, el software de simulación es el único que se usa. En este tipo de simuladores las propiedades químicas y biológicas de los tejidos neuronales son estudiados, al igual que los impulsos electromagnéticos entras las neuronas.

Los entornos donde se usan estas redes neuronales difieren del tipo de software que se utilice – pueden ser usados para desarrollar redes personalizadas y para ser compatibles con redes externas. En algunos casos tienen capacidades añadidas, como varios tipos de procesamiento, análisis y visualización. De todos modos, en los entornos más modernos se está usando más los basados en componentes, tal como se ha dicho antes. Esto permite que un buen número de componentes adaptados y no adaptados trabajen juntos.

Las principales implementaciones de las redes neuronales disponibles son implementaciones personalizadas en varios lenguajes de programación y en varias plataformas. El tipo más básico de una red neuronal es simple para implementar directamente. También hay muchas librerías de programación que contienen funcionalidades para este tipo de redes, y pueden ser usadas para hacer personalizaciones.

Para que un modelo de red neuronal pueda ser compartido por diferentes aplicaciones, se necesita un lenguaje común. Uno de los lenguajes que se han elegido es PMML (aunque también tiene su aplicación con el Java). Este lenguaje está basado en XML, el cual provee de un método para que las aplicaciones definan y compartan este tipo de redes (y otros modelos también).

 

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