شبکه های عصبی به طور گسترده در چندین زمینه مانند تشخیص گفتار، طبقه بندی تصویر، پیش بینی سری های زمانی و غیره استفاده شده اند. این به این دلیل است که آنها می توانند الگوهای پیچیده را از داده های خام بیاموزند و با آموزش نمونه های بیشتر دقیق تر می شوند.
تبلیغات
تصور کنید برنامه‌ای دارید که تصاویر حیوانات را تشخیص می‌دهد و می‌خواهید تشخیص سگ را به برنامه آموزش دهید. شما چندین تصویر از سگ ها را به برنامه نشان می دهید و می گویید: "این یک سگ است." این برنامه از شبکه عصبی برای تجزیه و تحلیل ویژگی های تصاویر سگ استفاده می کند و به مرور زمان می آموزد که سگ را در تصاویر دیگر شناسایی کند.
همانطور که نمونه های بیشتری از سگ ها را نشان می دهید، برنامه در تشخیص سگ ها بهتر و بهتر می شود.
شبکه‌های عصبی در سال‌های اخیر به لطف پیشرفت در قدرت محاسباتی و در دسترس بودن داده‌های آموزشی، محبوبیت فزاینده‌ای پیدا کرده‌اند. اگر می‌خواهید درباره این موضوع بیشتر بدانید، می‌توانید کتاب «یادگیری عمیق» نوشته یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل را که مرجعی در این زمینه محسوب می‌شود، یا مقاله «چند نکته مفید درباره یادگیری ماشینی بدانید» را بررسی کنید. ” توسط پدرو دومینگوس، که مقدمه ای قابل دسترس برای موضوع ارائه می دهد.
تبلیغات
*متن این مقاله تا حدی توسط ChatGPTیک مدل زبان مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط OpenAI. ورودی های متن توسط Curto اخبار و پاسخ ها عمدا به طور کامل تکثیر شده است. پاسخ ها از ChatGPT به طور خودکار تولید می شوند و نظرات را نشان نمی دهند OpenAI یا افراد مرتبط با مدل. تمام مسئولیت مطالب منتشر شده بر عهده آن است Curto اخبار.
