¿Qué es y para qué sirve una red neuronal artificial?

¿Es la tecnología blockchain la nueva internet?

El blockchain es un invento innegablemente ingenioso: la creación de una persona o grupo de personas conocidas por el seudónimo, Satoshi Nakamoto . Pero desde entonces, se ha convertido en algo más grande, y la pregunta principal que cada persona se pregunta es: ¿Qué es Blockchain?

Al permitir que la información digital sea distribuida pero no copiada, la tecnología blockchain creó la columna vertebral de un nuevo tipo de internet. Diseñado originalmente para la moneda digital , Bitcoin , ( Comprar Bitcoin ), la comunidad tecnológica está encontrando otros usos potenciales para la tecnología.

¿Qué es y para qué sirve una red neuronal artificial?

Parece que hoy día, al igual que hace algunos milenios, la profesión de “oráculo” es una de las más demandadas, especialmente cuando se afrontan tiempos difíciles y el ser humano pretende predecir qué va a pasar para tomar la decisión correcta. Una de las profesiones de más futuro, según algunos, es la relacionada con “Big Data“. Pues bien, este post trata de introducir, de forma muy somera, una herramienta que es extraordinariamente potente para predecir relaciones fuertemente no lineales de grandes volúmenes de datos. También es una herramienta que, mal empleada, nos engaña. Todo empezó cuando nuestro Premio Nobel Santiago Ramón y Cajal empezó a describir nuestro sistema nervioso.
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: “ANN”) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales. Forman parte de los denominados “Sistemas Inteligentes“, dentro de la rama de la Inteligencia Artificial.

El poder de Big Data y el análisis de aprendizaje

Calificaciones, horas de crédito, tasas de participación, horarios de trabajo: la información de los estudiantes se acumula a lo largo de los años , y los colegios y universidades continúan descubriendo nuevas formas de convertir todos esos datos en información procesable.

Los departamentos de admisiones, en particular, dependen en gran medida de Big Data para la contratación. Al comprar nombres y servicios de modelos predictivos del ACT, College Board y el Centro Nacional de Investigación para Admisiones Universitarias y Universitarias, las instituciones pueden dirigirse a aquellos estudiantes que tienen más probabilidades de inscribirse , ahorrando tiempo y dinero. Los funcionarios de admisiones pueden incluso explotar las redes sociales de posibles estudiantes para identificar a otros candidatos de alto potencial.

Pero Big Data no solo decide qué prospectos deben ingresar al campus cada otoño; También puede influir en la cantidad de estudiantes que caminan por el escenario cuatro años después. Y ese tipo de poder es especialmente importante ahora, ya que un esfuerzo nacional de rendición de cuentas obliga a las instituciones a identificar posibles abandonos y elevar las tasas de graduación.