Невронните мрежи се използват широко в няколко области, като разпознаване на реч, класифициране на изображения, прогнозиране на времеви серии и др. Това е така, защото те са в състояние да научат сложни модели от необработени данни, като стават по-точни, докато се обучават с повече примери.
ПУБЛИЧНОСТ
Представете си, че имате приложение, което разпознава изображения на животни и искате да научите приложението да разпознава куче. Показвате на приложението няколко изображения на кучета и казвате „Това е куче“. Приложението използва невронната мрежа, за да анализира характеристиките на изображенията на кучета и с течение на времето се научава да идентифицира куче в други изображения.
Докато показвате все повече и повече примери за кучета, приложението ще става все по-добро в разпознаването на кучета.
Невронните мрежи стават все по-популярни през последните години, благодарение на напредъка в изчислителната мощност и наличието на данни за обучение. Ако искате да научите повече по темата, можете да разгледате книгата „Deep Learning“ от Иън Гудфелоу, Йошуа Бенгио и Арън Курвил, считана за справка в областта, или статията „Няколко полезни неща, които трябва да знаете за машинното обучение ” от Педро Домингос , който предоставя достъпно въведение в темата.
ПУБЛИЧНОСТ
*Текстът на тази статия е частично генериран от ChatGPT, базиран на изкуствен интелект езиков модел, разработен от OpenAI. Текстовите записи са създадени от Curto Новините и отговорите са умишлено възпроизведени изцяло. Отговорите от ChatGPT се генерират автоматично и не представляват мнението на OpenAI или хора, свързани с модела. Цялата отговорност за публикуваното съдържание се носи от Curto News.
