Neurale netwerken worden op grote schaal gebruikt op verschillende gebieden, zoals onder meer spraakherkenning, beeldclassificatie en tijdreeksvoorspelling. Dit komt omdat ze complexe patronen uit onbewerkte gegevens kunnen leren en nauwkeuriger worden naarmate ze met meer voorbeelden worden getraind.
PUBLICITEIT
Stel je voor dat je een applicatie hebt die afbeeldingen van dieren herkent en je wilt de applicatie leren een hond te herkennen. Je laat de app verschillende afbeeldingen van honden zien en zegt: “Dat is een hond.” De app gebruikt het neurale netwerk om de kenmerken van hondenafbeeldingen te analyseren en leert na verloop van tijd een hond in andere afbeeldingen te identificeren.
Naarmate je steeds meer voorbeelden van honden laat zien, wordt de app steeds beter in het herkennen van honden.
Neurale netwerken zijn de afgelopen jaren steeds populairder geworden, dankzij de vooruitgang in rekenkracht en de beschikbaarheid van trainingsgegevens. Als je meer wilt weten over het onderwerp, kun je het boek “Deep Learning” van Ian Goodfellow, Yoshua Bengio en Aaron Courville raadplegen, dat als een referentie in het veld wordt beschouwd, of het artikel “A Few Useful Things to Know About Machine Learning ” door Pedro Domingos , die een toegankelijke inleiding tot het onderwerp biedt.
PUBLICITEIT
*De tekst van dit artikel is gedeeltelijk gegenereerd door ChatGPT, een op kunstmatige intelligentie gebaseerd taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Tekstinvoer is gemaakt door Curto Nieuws en reacties zijn opzettelijk volledig weergegeven. De antwoorden van ChatGPT worden automatisch gegenereerd en vertegenwoordigen niet de mening van OpenAI of mensen die aan het model zijn gekoppeld. Alle verantwoordelijkheid voor gepubliceerde inhoud ligt bij Curto Nieuws.
