Descripción: Una red neuronal de regresión generalizada es un tipo de red neuronal que se utiliza para el análisis de regresión y puede modelar relaciones complejas. Estas redes son capaces de aprender patrones no lineales en los datos, lo que las hace especialmente útiles en situaciones donde las relaciones entre las variables no son evidentes. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que suelen estar diseñadas para clasificación, las redes de regresión generalizada se centran en predecir valores continuos. Utilizan una arquitectura que incluye capas de neuronas interconectadas, donde cada neurona aplica una función de activación a la suma ponderada de sus entradas. Esto permite a la red capturar interacciones complejas y no lineales entre las variables de entrada y salida. Además, estas redes pueden ser entrenadas utilizando algoritmos de retropropagación, lo que les permite ajustar sus pesos y sesgos para minimizar el error en las predicciones. Su flexibilidad y capacidad para manejar grandes volúmenes de datos las convierten en una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático, donde se busca modelar fenómenos complejos y realizar predicciones precisas en diversas aplicaciones.
