Redes No Supervisadas

1. Reglas

1.1. de aprendizaje no supervisado

1.2. Aprendizaje Hebbiano:

1.2.1. Permite medir su familiaridad entre los datos de entrada

1.2.1.1. consiste en ajuste de los pesos

1.3. Aprendizaje competitivo y comparativo

1.3.1. Compiten entre 2 dos neuronas

1.3.1.1. Y es seleccionada la neurona que sus pesos sean lo mas parecidos a su patrón de entrada

2. Se Usa para

2.1. La comprensión de datos

2.1.1. Reconocer patrones

2.1.2. Habilidad de recordar.

2.2. Clasificar países en base a su pobresa

2.3. Clasificar Textos

2.4. Clasificar paginas web

2.5. Procesamiento de lenguaje

2.6. Clasificación de música

2.7. Finanzas, Clasificar acciones

2.7.1. Bonos de Rentabilidad

2.7.2. Gestionar la cartera de valores

3. Bibliográfica

3.1. http://www.rankia.com/blog/redes-neuronales/2611312-redes-neuronales-supervisadas-no

3.2. http://redesneuronal.blogspot.com/

3.3. http://www.redes-neuronales.com.es/tutorial-redes-neuronales/aprendizaje-por-componentes-principales.htm

4. Que es

4.1. Es método de Aprendizaje Automático

4.2. Imitador del comportamiento del Cerebro

4.3. Clasifica Información

4.4. Son competitivas para recolectar información

4.5. Ajusta a las observaciones

4.6. Sus entradas son un conjunto de variables aleatorias

5. Desarrollado

5.1. En 1982

5.2. Por Teuvo Kohonen

5.2.1. científico de la computación, informatólogo