Neuronové sítě byly široce používány v několika oblastech, jako je mimo jiné rozpoznávání řeči, klasifikace obrazu, predikce časových řad. Je to proto, že se dokážou naučit složité vzorce z nezpracovaných dat a stávají se přesnějšími, když jsou trénováni s více příklady.
PUBLICITA
Představte si, že máte aplikaci, která rozpoznává obrázky zvířat, a chcete aplikaci naučit rozpoznávat psa. Ukážete aplikaci několik obrázků psů a řeknete: "To je pes." Aplikace využívá neuronovou síť k analýze charakteristik psích obrázků a postupem času se naučí identifikovat psa na jiných obrázcích.
Jak budete ukazovat stále více příkladů psů, bude aplikace stále lepší v rozpoznávání psů.
Neuronové sítě jsou v posledních letech stále populárnější díky pokroku ve výpočetní síle a dostupnosti trénovacích dat. Pokud se chcete o tomto tématu dozvědět více, můžete se podívat na knihu „Deep Learning“ od Iana Goodfellowa, Yoshuy Bengia a Aarona Courvilla, která je považována za referenci v této oblasti, nebo na článek „Pár užitečných věcí, které byste měli vědět o strojovém učení ” od Pedra Domingose, který poskytuje přístupný úvod k tématu.
PUBLICITA
*Text tohoto článku byl částečně vytvořen ChatGPT, jazykový model založený na umělé inteligenci vyvinutý společností OpenAI. Textové položky byly vytvořeny uživatelem Curto Zprávy a odpovědi záměrně reprodukovány v plném rozsahu. Odpovědi od ChatGPT jsou automaticky generovány a nepředstavují názory OpenAI nebo osoby spojené s modelem. Veškerá odpovědnost za publikovaný obsah spočívá na Curto Zprávy.
