Нейронные сети широко используются в нескольких областях, таких как распознавание речи, классификация изображений, прогнозирование временных рядов и другие. Это связано с тем, что они способны изучать сложные закономерности на основе необработанных данных, становясь более точными по мере обучения на большем количестве примеров.
ПУБЛИЧНОСТЬ
Представьте, что у вас есть приложение, распознающее изображения животных, и вы хотите научить его распознавать собаку. Вы показываете приложению несколько изображений собак и говорите: «Это собака». Приложение использует нейронную сеть для анализа характеристик изображений собак и со временем учится идентифицировать собаку на других изображениях.
По мере того, как вы будете показывать все больше и больше примеров собак, приложение будет все лучше и лучше распознавать собак.
Нейронные сети становятся все более популярными в последние годы благодаря достижениям в области вычислительной мощности и доступности обучающих данных. Если вы хотите узнать больше об этом предмете, вы можете прочитать книгу «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвиля, которая считается справочником в этой области, или статью «Несколько полезных вещей, которые нужно знать о машинном обучении». » Педро Домингоса, который представляет собой доступное введение в тему.
ПУБЛИЧНОСТЬ
*Текст этой статьи был частично создан ChatGPT, языковая модель на основе искусственного интеллекта, разработанная OpenAI. Текстовые записи были созданы Curto Новости и отзывы намеренно воспроизведены полностью. Ответы от ChatGPT генерируются автоматически и не отражают мнения OpenAI или люди, связанные с моделью. Вся ответственность за опубликованный контент лежит на Curto Новости.
