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Bioinformática Equipo 2


 

Bioinformática

Equipo 2

Integrantes:

  • Luis Rodrigo Guerrero Jiménez
  • Martín Elías Pérez Cano
  • Ariana Gutiérrez May
  • Javier Emilio Magallón Zertuche

REFERENCIA DE LA INFORMACION:
J.F. Avila-Tomás, M.A. Mayer-Pujadas, V.J. Quesada-Varela,La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina I: introducción antecedentes a la IA y robótica,Atención Primaria,Volume 52, Issue 10,
2020,Pages 778-784,ISSN 0212-6567,https://doi.org/10.1016/j.aprim.2020.04.013.(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0212656720301451)
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Redes neuronales, cerebro y aprendizaje

La base biológica de la inteligencia está en el cerebro. Aunque vamos conociendo cada vez más sobre su fisiología y las diferentes vías anatómicas y funcionales que participan en el proceso de aprendizaje humano, aún existen muchas incógnitas que deben despejarse. Para las máquinas existe una analogía similar a la estructura y el funcionamiento del cerebro, por lo que es relativamente sencillo establecer esta analogía fácilmente comprensible para los profesionales de la salud. Las redes neuronales artificiales, en inglés  Artificial Neural Networks  (ANN) están compuestas por elementos que se comporten de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más comunes y que se denominan «elemento procesador», en inglés  Process Element  (PE). Cada uno de los PE (neuronas) tienen unos elementos de entrada (dendritas) que recogen los impulsos de entrada que son integrados en el cuerpo del elemento procesador y generan una respuesta o salida. La salida del PE (axón) se puede conectar a
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