Neuronale Netze werden in verschiedenen Bereichen häufig eingesetzt, unter anderem bei der Spracherkennung, Bildklassifizierung und Zeitreihenvorhersage. Dies liegt daran, dass sie in der Lage sind, komplexe Muster aus Rohdaten zu lernen und ihre Genauigkeit zu erhöhen, wenn sie mit mehr Beispielen trainiert werden.
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Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Anwendung, die Bilder von Tieren erkennt, und Sie möchten der Anwendung beibringen, einen Hund zu erkennen. Sie zeigen der App mehrere Bilder von Hunden und sagen: „Das ist ein Hund.“ Die App nutzt das neuronale Netzwerk, um die Eigenschaften von Hundebildern zu analysieren und lernt mit der Zeit, einen Hund in anderen Bildern zu identifizieren.
Je mehr Beispiele von Hunden Sie zeigen, desto besser wird die App bei der Erkennung von Hunden.
Neuronale Netze erfreuen sich in den letzten Jahren dank Fortschritten bei der Rechenleistung und der Verfügbarkeit von Trainingsdaten immer größerer Beliebtheit. Wenn Sie mehr über das Thema erfahren möchten, können Sie sich das Buch „Deep Learning“ von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville ansehen, das als Referenz auf diesem Gebiet gilt, oder den Artikel „A Few Useful Things to Know About Machine Learning“. ” von Pedro Domingos, der eine leicht verständliche Einführung in das Thema bietet.
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*Der Text dieses Artikels wurde teilweise erstellt von ChatGPT, ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Sprachmodell, entwickelt von OpenAI. Texteinträge wurden erstellt von Curto Nachrichten und Antworten wurden absichtlich vollständig wiedergegeben. Die Antworten von ChatGPT werden automatisch generiert und geben nicht die Meinung von wieder OpenAI oder mit dem Modell verbundene Personen. Die Verantwortung für die veröffentlichten Inhalte liegt allein bei Curto News.
