Neurale netværk er blevet brugt i vid udstrækning inden for flere områder, såsom talegenkendelse, billedklassificering, forudsigelse af tidsserier, blandt andre. Dette skyldes, at de er i stand til at lære komplekse mønstre fra rådata, og de bliver mere nøjagtige, efterhånden som de trænes med flere eksempler.
ANNONCER
Forestil dig, at du har en applikation, der genkender billeder af dyr, og du vil lære applikationen at genkende en hund. Du viser appen flere billeder af hunde og siger: "Det er en hund." Appen bruger det neurale netværk til at analysere karakteristika ved hundebilleder og lærer over tid at identificere en hund på andre billeder.
I takt med at du viser flere og flere eksempler på hunde, vil appen blive bedre og bedre til at genkende hunde.
Neurale netværk er blevet mere og mere populære i de senere år, takket være fremskridt inden for beregningskraft og tilgængeligheden af træningsdata. Hvis du vil vide mere om emnet, kan du tjekke bogen "Deep Learning" af Ian Goodfellow, Yoshua Bengio og Aaron Courville, der betragtes som en reference på området, eller artiklen "A Few Useful Things to Know About Machine Learning ” af Pedro Domingos , som giver en tilgængelig introduktion til emnet.
ANNONCER
*Teksten til denne artikel er delvist genereret af ChatGPT, en kunstig intelligens-baseret sprogmodel udviklet af OpenAI. Tekstindtastninger blev oprettet af Curto Nyheder og svar er bevidst gengivet i sin helhed. Svarene fra ChatGPT genereres automatisk og repræsenterer ikke meninger fra OpenAI eller personer tilknyttet modellen. Alt ansvar for publiceret indhold påhviler Curto Nyheder.
