Rețelele neuronale au fost utilizate pe scară largă în mai multe domenii, cum ar fi recunoașterea vorbirii, clasificarea imaginilor, predicția serii de timp, printre altele. Acest lucru se datorează faptului că sunt capabili să învețe modele complexe din datele brute, devenind mai precise pe măsură ce sunt instruiți cu mai multe exemple.
PUBLICITATE
Imaginați-vă că aveți o aplicație care recunoaște imagini cu animale și doriți să învățați aplicația să recunoască un câine. Arătați aplicației mai multe imagini cu câini și spuneți: „Este un câine”. Aplicația folosește rețeaua neuronală pentru a analiza caracteristicile imaginilor câinelui și, în timp, învață să identifice un câine în alte imagini.
Pe măsură ce arătați din ce în ce mai multe exemple de câini, aplicația va deveni din ce în ce mai bună la recunoașterea câinilor.
Rețelele neuronale au devenit din ce în ce mai populare în ultimii ani, datorită progreselor în puterea de calcul și disponibilității datelor de antrenament. Dacă doriți să aflați mai multe despre subiect, puteți consulta cartea „Deep Learning” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio și Aaron Courville, considerată o referință în domeniu, sau articolul „Câteva lucruri utile de știut despre învățarea automată”. ” de Pedro Domingos , care oferă o introducere accesibilă a subiectului.
PUBLICITATE
*Textul acestui articol a fost parțial generat de ChatGPT, un model de limbaj bazat pe inteligența artificială dezvoltat de OpenAI. Intrările de text au fost create de Curto Știri și răspunsuri reproduse integral în mod intenționat. Răspunsurile de la ChatGPT sunt generate automat și nu reprezintă opiniile lui OpenAI sau persoane asociate cu modelul. Toată responsabilitatea pentru conținutul publicat revine Curto Știri.
