A neurális hálózatokat számos területen széles körben alkalmazzák, például beszédfelismerés, képosztályozás, idősor-előrejelzés stb. Ennek az az oka, hogy képesek összetett mintákat tanulni nyers adatokból, és egyre pontosabbak lesznek, ahogy több példával képezik őket.
HIRDETŐ
Képzelje el, hogy van egy alkalmazás, amely felismeri az állatok képeit, és meg szeretné tanítani az alkalmazást egy kutya felismerésére. Megmutat az alkalmazásnak több képet a kutyákról, és azt mondja: „Ez egy kutya”. Az alkalmazás a neurális hálózat segítségével elemzi a kutyaképek jellemzőit, és idővel megtanulja azonosítani a kutyát más képeken.
Ahogy egyre több példát mutat be kutyákról, az alkalmazás egyre jobban felismeri a kutyákat.
A neurális hálózatok az elmúlt években egyre népszerűbbé váltak a számítási teljesítmény fejlődésének és a képzési adatok elérhetőségének köszönhetően. Ha többet szeretne megtudni a témáról, nézze meg Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville „Mély tanulás” című könyvét, amelyet referenciaként tartanak számon a területen, vagy a „Néhány hasznos tudnivaló a gépi tanulásról” című cikket. ” Pedro Domingostól, amely hozzáférhető bevezetést nyújt a témába.
HIRDETŐ
*A cikk szövegét részben generálta ChatGPTáltal kifejlesztett mesterséges intelligencia alapú nyelvi modell OpenAI. A szöveges bejegyzéseket hozta létre Curto A hírek és válaszok szándékosan, teljes terjedelmében reprodukálva. A válaszok a ChatGPT automatikusan generálódnak, és nem képviselik a véleményét OpenAI vagy a modellhez kapcsolódó személyek. A közzétett tartalomért minden felelősség a személyt terheli Curto News.
