Неуронске мреже су широко коришћене у неколико области, као што су препознавање говора, класификација слика, предвиђање временских серија, између осталог. То је зато што су у стању да науче сложене обрасце из сирових података, постајући тачнији како се обучавају са више примера.
ОГЛАШАВАЊЕ
Замислите да имате апликацију која препознаје слике животиња и желите да је научите да препозна пса. Апликацији покажете неколико слика паса и кажете: „То је пас“. Апликација користи неуронску мрежу за анализу карактеристика слика паса и временом учи да идентификује пса на другим сликама.
Како будете показивали све више примера паса, апликација ће постајати све боља у препознавању паса.
Неуронске мреже су постале све популарније последњих година, захваљујући напретку у рачунарској снази и доступности података за обуку. Ако желите да сазнате више о овој теми, можете погледати књигу „Дубоко учење“ Иана Гудфелоуа, Јошуе Бенгиа и Арона Курвила, која се сматра референцом у овој области, или чланак „Неколико корисних ствари које треба знати о машинском учењу ” Педра Домингоса, који пружа приступачан увод у тему.
ОГЛАШАВАЊЕ
*Текст овог чланка делимично је генерисао ChatGPT, језички модел заснован на вештачкој интелигенцији који је развио OpenAI. Текстуалне уносе креирао је Curto Вести и одговори намерно репродуковани у целости. Одговори из ChatGPT се аутоматски генеришу и не представљају мишљења о OpenAI или људи повезани са моделом. Сва одговорност за објављени садржај је на Curto Новости.
