Indonesia,
DESARROLLO
DE LAS
CIENCIAS
ECONÓMICAS,
ADMINISTRATIVAS Y
FINANCIERAS A
TRAVÉS DE LAS REDES
NEURONALES
Universidad
Santa María
Decanato de Estudios de Postgrado
Dirección de Ciencias Económicas,
Administrativas y Financieras
Doctorado en Ciencias
Económicas y Administrativas
Facilitador: Dra. Mary Carmen Milano Rubén
Montilla
Las Tendencias Informáticas en el S. XXI SEMINARIO
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La siguiente presentación se
desarrolló, sobre la base de las
investigaciones referidas a
continuación.
Los vídeos e imágenes, por su parte,
proceden de Youtube y Google
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• Disponible: www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/.../matich-
redesneuronales.pdf
Cátedra:
Informática Aplicada a la Ingeniería de
Procesos – Orientación I
Tema:
Redes Neuronales:
Conceptos Básicos y
Aplicaciones.Profesores:
Carlos Alberto Ruiz
Marta Susana Basualdo
Autor:
Damián Jorge Matich
Marzo de 2001Rosario – Marzo del 2001
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• Disponible: www.uv.es/asepuma/V/7.pdf S/F
V JORNADAS ASEPUMA
1
APLICACIONES DE REDES NEURONALES EN
ECONOMÍA
Aragón Torre, Alberto1
Calzada Arroyo, J.María
García Güemes, Alfredo
Pacheco Bonrostro, Joaquín
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INTRODUCCIÓN:
DEL
ALGORITMO
A
L A EMULACIÓN
HUMANA
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Reconocimiento de patrones por rasgos comunes
No admiteTratamientoalgorítmico
Inteligencia humana simulada por máquinas Inteligencia Artificial
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INTRODUCCIÓN:
Las redes neuronales
son más que otra
forma de emular
ciertas características
propias de los
humanos.
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Un modelo artificial y simplificado del cerebro humano
Redes Neuronales
El hombre es capaz de resolver situacionesLa
experiencia
Indonesia,
INTRODUCCIÓN:
Tienen capacidad
de aprender y
mejorar su
funcionamiento
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Los procesos del cuerpo humano se relacionan con la (in)actividad
de las neuronas.
Redes Neuronales
El secreto de la inteligencia está en las neuronasInterconexió
n
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Reseña
Histórica
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Fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de
la computación.
Descifró el código de los nazis
Creador del primer ordenador Británico
Alan Turing
1936
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Modelaron una red neuronal simple mediante circuitos eléctricos.
NeurofisiólogoMatemático
Primeros en concebir la computación neuronal FUNDAMENTOS
Reseña
HistóricaWarren
McCulloch y
Walter Pitts
1943
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Donald Hebb
1949
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Provee el algoritmo básico de aprendizaje mediante RNA.
Elemento básico de la inteligencia
humana
Base de la Teoría de las Redes Neuronales Aprendizaje
Reseña
Histórica
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Medición del comportamiento antes y después del específico daño cerebral
en ratas.
Redes Neuronales
El hombre es capaz de resolver situacionesLa
experiencia
Karl Lashley
1950
Reseña
Histórica
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Congreso de
Dartmouth
1956
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Cada aspecto del aprendizaje y característica de la inteligencia podían ser tan precisamente
descritos que se podían crear máquinas que las simularan.
NuevoHampshire
Nacimiento de la inteligencia artificial. Hanover
Reseña
Histórica
Indonesia,
Reseña
Histórica
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Principios de Neurodinámica: (Teorema de Convergencia del Perceptron)
hacia un estado finito.1959
Comenzó el desarrollo del PERCEPTRON 1957
Frank
Rosenblatt
1957 - 1959
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Filtros adaptativos para eliminar ecos en las líneas telefónicas
1ra RNEaplicada a
problema real
Desarrollaron el modelo (ADAptative LINear Elements)Adalin
e
Reseña
Histórica
1960 - Bernard
Widrow/Marcian
Hoff
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MarvinMinsky/
Seymour Papert
1969
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El Perceptron no era capaz de resolver Problemas fáciles, tales como el
aprendizaje de una función no-lineal.
Probaron (matemáticamente)
Casi se produjo la “muerte abrupta” de las RNA
Reseña
Histórica
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Algoritmo de aprendizaje depropagación hacia atrás
Retropropagación
Quedó definitivamente aclarado en 1985Backpropagatio
n
Paul Werbos
1974
Reseña
Histórica
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Stephen
Grossberg
1977
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Una arquitectura de red que simula otras habilidades del cerebro: memoria a
largo y corto plazo
Se diferencia de otras RNA
Teoría de Resonancia Adaptada TRA
Reseña
Histórica
Indonesia,
Reseña
Histórica
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“Computación neuronal de decisiones en problemas de optimización.”Su libro
Provocó el renacimiento de las RNA
John
Hopfield
1985
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Redescubrieron el algoritmo de aprendizaje de propagación hacia atrás
Psicólogos
Aprendizaje no supervisadoBackpropagati
on
Reseña
HistóricaDavid
Rumelhart/G.
Hinton1986
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A partir
de 1986
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Con respecto a las investigaciones yel desarrollo de las redes neuronales.
Panorama alentador
Reseña
Histórica
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Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos
Redes Neuronales
Elementos procesales organizados en nivelesmodelo
matemático
Definiciones de
una red
neuronal
Generalidades
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Procesan información por medio de su estado dinámico como respuesta a
entradas externas.
Un sistema de computación
Compuesto por gran número de elementosSimple
s
Generalidades
Definiciones de
una red
neuronal
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Ventajas que
ofrecen las redes
neuronales
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Capacidad de aprender a realizar tareasbasadas en un entrenamientoo en una experiencia inicial.
Algoritmo de aprendizaje
Existen redes que continúan aprendiendoAutoajust
e
Aprendizaje
Adaptativo
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Una red neuronal puede crear su propia representación de la
información que recibe
Mediante aprendizaje
Información recibida en aprendizaje u operación Autoorganiza
Ventajas que
ofrecen las redes
neuronales
Auto-
organización
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Las redes pueden seguir realizando su función (con cierta degradación) aunque se destruya
parte de la red o se genere ruido
Puede usar rutas alternativas
Ventajas que
ofrecen las redes
neuronales
Tolerancia a
fallosInformación distribuida en las conexiones entre neuronas Redundancia
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Necesidad de realizar procesos con datos de forma muy rápida
MulitinúcleoMultiprocesador
Muchas instrucciones se ejecutan simultáneamente Paralelismo
Ventajas que
ofrecen las redes
neuronales
Operación en
tiempo real
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Neuronas interconectadas yarregladas en tres capas
Esquema de una red neuronal
Elementos
Básicos
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Función de entrada - Función de activación - Función de salida – Pesos
Entraday salida
Elementos
Básicos
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Métodos de
aprendizaje
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La red no recibe información delentorno que le indique si la salida
es o no correcta (on line)
No supervisado
Requiere influencia externa (of line) Supervisado
Supervisado
No Supervisado
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Aprender más acerca del cerebro y otros sistemas.
Biología
Obtención de modelos de la retina Biología
Aplicación
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Evaluación de probabilidad de formaciones geológicas y petrolíferas - Explotación de bases de datos.
- Optimización de plazas y horarios en líneas de vuelo. -Reconocimiento de caracteres escritos.
Empresa
Identifcar candidatos para posiciones específicas Empresa
Aplicación
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Analizar tendencias y patrones.
Medio ambiente
Previsión del tiempo Medio ambiente
Aplicación
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Sistemas de control (visión artificial y sensores de presión, temperatura, gas, etc.) Previsión del tiempo
- Control de producción en líneas de procesos.- Inspección de la calidad.
Industria
Robots automatizados Industria
Aplicación
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- Analizadores del habla para ayudar en la audición. - Diagnóstico y tratamiento a partir de electrocardiograma - Predicción de reacciones adversas en los medicamentos.
- Entendimiento de la causa de los ataques cardíacos.
Medicina
Monitorización en cirugías Medicina
Aplicación
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- Clasificación de las señales de radar.Monitorización en cirugías
- Optimización del uso de recursos escasos.- Reconocimiento y seguimiento en el tiro al blanco.
Militares
Creación de armas inteligentes Militares
Aplicación
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Sin pretender hacer un survey de las aplicaciones de las Redes Neuronales
dentro del campo económico
Clasificación
Se está utilizando en una doble dirección Predicción
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ECONÓMICAS,
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FINANCIERAS A
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Mercados financieros:tipos de interés, tipos de cambio, índices
bursátiles de distintos países
Predicción
Los Autores creen que existen al menos tres motivos Motivos
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Superior a las series temporales
Trabajar más cómodamente con modelos multiperiodo y multivariable
Se pueden introducir fácilmenteindicadores tanto chartistas como fundamentales
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y se utilizan fundamentalmente los mapas autoorganizativos. Se pudo prever la
quiebra de Bancos
Clasificación
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Las Redes representan una alternativa al análisis Cluster
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- Valoración del riesgo de los créditos.- Identificación de falsificaciones.
- Interpretación de firmas.Finanzas
Previsión de la evolución de los precios. Finanzas
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¿Cómo soñar con
algo grandioso
cuando no tenemos
en que soñar?
Gracias.
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