Descripción: El marco neuronal es un enfoque estructurado para diseñar e implementar redes neuronales, que son sistemas computacionales inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Este marco proporciona una serie de herramientas y metodologías que permiten a los desarrolladores y científicos de datos construir modelos de aprendizaje profundo de manera más eficiente y efectiva. Las redes neuronales están compuestas por capas de nodos interconectados, donde cada nodo representa una neurona artificial que procesa información. El marco neuronal facilita la definición de la arquitectura de la red, la selección de funciones de activación, la optimización de parámetros y la evaluación del rendimiento del modelo. Además, permite la integración de diferentes tipos de datos y la personalización de algoritmos de aprendizaje, lo que resulta en un enfoque más flexible y adaptativo para resolver problemas complejos en diversas áreas, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales. En resumen, el marco neuronal es fundamental para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, ya que proporciona una base sólida para la creación de modelos que pueden aprender y generalizar a partir de datos.
