Neurala nätverk har använts i stor utsträckning inom flera områden, såsom taligenkänning, bildklassificering, tidsserieprediktion, bland annat. Detta beror på att de kan lära sig komplexa mönster från rådata, och blir mer exakta när de tränas med fler exempel.
REKLAM
Föreställ dig att du har en applikation som känner igen bilder av djur och du vill lära applikationen att känna igen en hund. Du visar appen flera bilder av hundar och säger "Det är en hund." Appen använder det neurala nätverket för att analysera egenskaperna hos hundbilder och lär sig med tiden att identifiera en hund i andra bilder.
I takt med att du visar fler och fler exempel på hundar kommer appen att bli bättre och bättre på att känna igen hundar.
Neurala nätverk har blivit allt populärare de senaste åren, tack vare framsteg inom beräkningskraft och tillgången till träningsdata. Om du vill veta mer om ämnet kan du kolla in boken "Deep Learning" av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio och Aaron Courville, som anses vara en referens inom området, eller artikeln "A Few Useful Things to Know About Machine Learning ” av Pedro Domingos , som ger en tillgänglig introduktion till ämnet.
REKLAM
*Texten i denna artikel är delvis genererad av ChatGPT, en artificiell intelligens-baserad språkmodell utvecklad av OpenAI. Textposter skapades av Curto Nyheter och svar återgivna avsiktligt i sin helhet. Svaren från ChatGPT genereras automatiskt och representerar inte åsikterna hos OpenAI eller personer som är associerade med modellen. Allt ansvar för publicerat innehåll vilar på Curto Nyheter.
