Les xarxes neuronals s'han utilitzat àmpliament en diversos àmbits, com ara el reconeixement de veu, la classificació d'imatges, la predicció de sèries temporals, entre d'altres. Això es deu al fet que són capaços d'aprendre patrons complexos a partir de dades en brut, fent-se més precisos a mesura que s'entrenen amb més exemples.
PUBLICITAT
Imagineu que teniu una aplicació que reconeix imatges d'animals i voleu ensenyar a l'aplicació a reconèixer un gos. Mostres a l'aplicació diverses imatges de gossos i dius: "Això és un gos". L'aplicació utilitza la xarxa neuronal per analitzar les característiques de les imatges de gossos i, amb el temps, aprèn a identificar un gos en altres imatges.
A mesura que mostreu més i més exemples de gossos, l'aplicació reconeixerà millor els gossos.
Les xarxes neuronals s'han tornat cada cop més populars en els últims anys, gràcies als avenços en la potència computacional i la disponibilitat de dades d'entrenament. Si voleu saber més sobre el tema, podeu consultar el llibre "Deep Learning" d'Ian Goodfellow, Yoshua Bengio i Aaron Courville, considerat un referent en la matèria, o l'article "A Few Useful Things to Know About Machine Learning". ” de Pedro Domingos , que ofereix una introducció accessible al tema.
PUBLICITAT
*El text d'aquest article ha estat generat parcialment per ChatGPT, un model de llenguatge basat en la intel·ligència artificial desenvolupat per OpenAI. Les entrades de text van ser creades per Curto Notícies i respostes reproduïdes intencionadament íntegrament. Les respostes de ChatGPT es generen automàticament i no representen les opinions de OpenAI o persones associades al model. Tota la responsabilitat del contingut publicat recau en Curto News.
