Neuraaliverkkoja on käytetty laajasti useilla alueilla, kuten puheentunnistuksessa, kuvien luokittelussa, aikasarjan ennustamisessa. Tämä johtuu siitä, että he voivat oppia monimutkaisia malleja raakatiedoista ja tarkentuvat, kun heitä koulutetaan lisäämällä esimerkkejä.
MAINONTA
Kuvittele, että sinulla on sovellus, joka tunnistaa eläinten kuvat, ja haluat opettaa sovelluksen tunnistamaan koiran. Näytät sovellukselle useita kuvia koirista ja sanot: "Se on koira." Sovellus käyttää hermoverkkoa analysoimaan koiran kuvien ominaisuuksia ja oppii ajan myötä tunnistamaan koiran muista kuvista.
Kun näytät yhä enemmän esimerkkejä koirista, sovellus tunnistaa koiria entistä paremmin.
Neuroverkoista on tullut viime vuosina yhä suositumpia laskentatehon ja harjoitustietojen saatavuuden ansiosta. Jos haluat tietää aiheesta lisää, voit tutustua Ian Goodfellow'n, Yoshua Bengion ja Aaron Courvillen kirjaan ”Deep Learning”, jota pidetään alan viitteenä, tai artikkelissa ”Muutama hyödyllinen tieto koneoppimisesta Pedro Domingos, joka tarjoaa helppokäyttöisen johdannon aiheeseen.
MAINONTA
*Tämän artikkelin tekstin on osittain luonut ChatGPT, tekoälyyn perustuva kielimalli, jonka on kehittänyt OpenAI. Tekstimerkinnät loi Curto Uutiset ja vastaukset toistetaan tarkoituksella kokonaisuudessaan. Vastaukset osoitteesta ChatGPT luodaan automaattisesti eivätkä edusta mielipiteitä OpenAI tai malliin liittyvät ihmiset. Kaikki vastuu julkaistusta sisällöstä kuuluu Curto Uutiset.
