ニューラル ネットワークは、音声認識、画像分類、時系列予測などのいくつかの分野で広く使用されています。これは、生データから複雑なパターンを学習でき、より多くの例でトレーニングするほど正確になるためです。
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動物の画像を認識するアプリケーションがあり、そのアプリケーションに犬を認識するように教えたいと想像してください。あなたはアプリに犬の画像をいくつか見せて、「それは犬です」と言います。このアプリはニューラル ネットワークを使用して犬の画像の特徴を分析し、時間が経つにつれて他の画像内の犬を識別できるように学習します。
より多くの犬の例を表示するにつれて、アプリは犬を認識する能力がますます向上します。
ニューラル ネットワークは、計算能力の進歩とトレーニング データの利用可能性のおかげで、近年ますます人気が高まっています。このテーマについてさらに詳しく知りたい場合は、この分野で参考文献と考えられている Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著の書籍「Deep Learning」、または記事「機械学習について知っておくと便利ないくつかのこと」を参照してください。ペドロ・ドミンゴスの「」は、このトピックへのわかりやすい紹介を提供します。
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*この記事のテキストの一部は以下によって作成されました。 ChatGPTによって開発された人工知能ベースの言語モデル。 OpenAI。テキストエントリの作成者 Curto ニュースと反応は意図的に全文転載されています。からの回答 ChatGPT 自動的に生成されるものであり、ユーザーの意見を表すものではありません。 OpenAI またはモデルに関係する人々。公開されたコンテンツに対するすべての責任は、 Curto ニュース。
