tp de bases de datos

Signed-off-by: federico polidoro <federico.nicolas.polidoro@gmail.com>

BasesDatosAplicada/tp4.md

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+title: "Trabajo Practico 4"
+author: "Federico Polidoro"
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+# 1 – Nombre las distintas partes que forman una neurona.
+En el ambito de las redes neuronales computacionales:
+1- Entrada  
+Cada neurona recibe una serie de señales de entrada (x_1, x_2, x_3, …) que representan características del problema a resolver
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+2- Pesos  
+Cada entrada tiene un peso asociado. Los pesos son ajustables y son los parámetros que se entrenan durante el aprendizaje de la red.
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+3- Suma ponderada  
+La neurona calcula una combinación lineal de las entradas y los pesos.
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+4- Salida  
+La salida de la neurona es el resultado de aplicar la función de activación a la suma ponderada de las entradas.
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+# 2 – Las neuronas funcionan por:
+- [ ] Impulsos Magnéticos.
+- [ ] Reacciones químicas.
+- [X] Ambas
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+# 3 – Definir que es una R.N.A.
+es un sistema de procesamiento de información inspirado en el funcionamiento de las neuronas biológicas. Está compuesta por capas de
+ neuronas artificiales que procesan datos, donde cada neurona realiza cálculos simples y los transmite a otras neuronas.
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+# 4 – En el aprendizaje no supervisado con RNA, ¿cuales son los dos métodos que se  utilizan?
+1. Clustering (Agrupamiento): Agrupa datos en subconjuntos de elementos similares, sin etiquetas predefinidas.
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+2. Reducción: Se utiliza para reducir la cantidad de variables en los datos, preservando la mayor cantidad posible de información.
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+# 5 – De ejemplos de áreas de utilización de R.N.A.
+Las Redes Neuronales Artificiales tienen aplicaciones en diversas áreas, tales como:
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++ Visión por computadora: Reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes, y procesamiento de vídeo.
++ Procesamiento del lenguaje natural: Traducción automática, generación de texto, y análisis de sentimientos.
++ Reconocimiento de voz: Sistemas como los asistentes virtuales. 
++ Diagnóstico médico: Análisis de imágenes médicas para detectar enfermedades.
++ Robótica: Control de movimiento y toma de decisiones en robots autónomos.
++ Finanzas: Predicción de mercados bursátiles y detección de fraudes financieros.
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