Nevrale nettverk har blitt mye brukt på flere områder, for eksempel talegjenkjenning, bildeklassifisering, tidsserieprediksjon, blant andre. Dette er fordi de er i stand til å lære komplekse mønstre fra rådata, og blir mer nøyaktige etter hvert som de trenes med flere eksempler.
REKLAME
Tenk deg at du har et program som gjenkjenner bilder av dyr, og du vil lære programmet å gjenkjenne en hund. Du viser appen flere bilder av hunder og sier «Det er en hund». Appen bruker det nevrale nettverket til å analysere egenskapene til hundebilder og lærer over tid å identifisere en hund i andre bilder.
Ettersom du viser flere og flere eksempler på hunder, vil appen bli bedre og bedre til å kjenne igjen hunder.
Nevrale nettverk har blitt stadig mer populære de siste årene, takket være fremskritt innen beregningskraft og tilgjengeligheten av treningsdata. Hvis du vil vite mer om emnet, kan du sjekke ut boken «Deep Learning» av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio og Aaron Courville, som regnes som en referanse på området, eller artikkelen «A Few Useful Things to Know About Machine Learning ” av Pedro Domingos , som gir en tilgjengelig introduksjon til temaet.
REKLAME
*Teksten til denne artikkelen ble delvis generert av ChatGPT, en kunstig intelligens-basert språkmodell utviklet av OpenAI. Tekstoppføringer ble opprettet av Curto Nyheter og svar gjengitt i sin helhet. Svarene fra ChatGPT genereres automatisk og representerer ikke meningene til OpenAI eller personer tilknyttet modellen. Alt ansvar for publisert innhold påhviler Curto Nyheter.
