Sare neuronalak oso erabiliak izan dira hainbat arlotan, hala nola, hizkeraren ezagutzan, irudien sailkapenean, denbora serieen iragarpena, besteak beste. Datu gordinetatik eredu konplexuak ikasteko gai direlako gertatzen da, adibide gehiagorekin trebatzen diren heinean zehatzagoak bihurtuz.
PUBLIZITATEA
Imajinatu animalien irudiak ezagutzen dituen aplikazio bat duzula eta aplikazioari txakur bat ezagutzen irakatsi nahi diozula. Aplikazioari txakurren hainbat irudi erakusten dizkiozu eta "Hau txakur bat da". Aplikazioak sare neuronalak erabiltzen ditu txakurren irudien ezaugarriak aztertzeko eta, denborarekin, beste irudi batzuetan txakur bat identifikatzen ikasten du.
Gero eta txakurren adibide gehiago erakusten dituzun heinean, aplikazioa gero eta hobea izango da txakurrak ezagutzen.
Sare neuronalak gero eta ezagunagoak izan dira azken urteotan, konputazio-potentzian izandako aurrerapenei eta prestakuntza-datuen eskuragarritasunari esker. Gaiari buruz gehiago jakin nahi baduzu, arlo horretan erreferentziatzat hartzen den Ian Goodfellow, Yoshua Bengio eta Aaron Courvilleren “Deep Learning” liburua ikus dezakezu edo “A Few Useful Things to Know About Machine Learning” artikulua. ” Pedro Domingosen eskutik, gaiari sarrera eskuragarria ematen diona.
PUBLIZITATEA
*Artikulu honen testua partzialki sortu da ChatGPT, adimen artifizialean oinarritutako hizkuntza-eredu bat garatutako OpenAI. Testu-sarrerak sortu ditu Curto Albisteak eta erantzunak nahita osorik erreproduzituta. Erantzunak ChatGPT automatikoki sortzen dira eta ez dute iritziak adierazten OpenAI edo ereduarekin lotutako pertsonak. Argitaratutako edukiaren erantzukizun guztiarena da Curto News.
