Sieci neuronowe są szeroko stosowane w kilku obszarach, takich jak między innymi rozpoznawanie mowy, klasyfikacja obrazów, przewidywanie szeregów czasowych. Dzieje się tak dlatego, że są w stanie uczyć się złożonych wzorców z surowych danych, dzięki czemu stają się dokładniejsze w miarę uczenia się na większej liczbie przykładów.
PUBLICIDADA
Wyobraź sobie, że masz aplikację rozpoznającą obrazy zwierząt i chcesz nauczyć ją rozpoznawania psa. Pokazujesz aplikacji kilka zdjęć psów i mówisz: „To jest pies”. Aplikacja wykorzystuje sieć neuronową do analizy cech zdjęć psów i z czasem uczy się rozpoznawać psa na innych zdjęciach.
W miarę pokazywania coraz większej liczby przykładów psów aplikacja będzie coraz lepiej rozpoznawać psy.
Sieci neuronowe cieszą się w ostatnich latach coraz większą popularnością dzięki postępowi w mocy obliczeniowej i dostępności danych szkoleniowych. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, możesz zapoznać się z książką „Deep Learning” autorstwa Iana Goodfellowa, Yoshuy Bengio i Aarona Courville’a, uważaną za źródło informacji w tej dziedzinie, lub z artykułem „Kilka przydatnych rzeczy, które warto wiedzieć o uczeniu maszynowym” ” Pedro Domingosa, który stanowi przystępne wprowadzenie do tematu.
PUBLICIDADA
*Tekst tego artykułu został częściowo wygenerowany przez ChatGPT, model językowy oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI. Wpisy tekstowe zostały utworzone przez Curto Wiadomości i odpowiedzi celowo powielone w całości. Odpowiedzi z ChatGPT są generowane automatycznie i nie reprezentują opinii OpenAI lub osoby powiązane z modelem. Wszelka odpowiedzialność za publikowane treści spoczywa na Curto Aktualności.
