โครงข่ายประสาทเทียมมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายด้าน เช่น การรู้จำเสียง การจัดหมวดหมู่ภาพ การทำนายอนุกรมเวลา และอื่นๆ เนื่องจากพวกเขาสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากข้อมูลดิบได้แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อได้รับการฝึกฝนด้วยตัวอย่างเพิ่มเติม
การเผยแพร่
ลองนึกภาพคุณมีแอปพลิเคชันที่จดจำภาพสัตว์ต่างๆ และคุณต้องการสอนแอปพลิเคชันให้จดจำสุนัขได้ คุณแสดงรูปภาพสุนัขหลายรูปให้แอปดู แล้วพูดว่า "นั่นคือสุนัข" แอปนี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อวิเคราะห์ลักษณะของภาพสุนัข และเรียนรู้ที่จะระบุสุนัขในภาพอื่นเมื่อเวลาผ่านไป
เมื่อคุณแสดงตัวอย่างสุนัขมากขึ้นเรื่อยๆ แอปจะจดจำสุนัขได้ดีขึ้นเรื่อยๆ
โครงข่ายประสาทเทียมได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากความก้าวหน้าในด้านพลังการคำนวณและความพร้อมของข้อมูลการฝึกอบรม หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ คุณสามารถดูหนังสือ “การเรียนรู้เชิงลึก” โดย Ian Goodfellow, Yoshua Bengio และ Aaron Courville ซึ่งถือเป็นข้อมูลอ้างอิงในสาขานั้น หรือบทความ “สิ่งที่มีประโยชน์บางประการที่ควรรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง ” โดย Pedro Domingos ซึ่งให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับหัวข้อนี้
การเผยแพร่
*ข้อความของบทความนี้สร้างขึ้นบางส่วนโดย ChatGPTซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดย OpenAI- รายการข้อความถูกสร้างขึ้นโดย Curto ข่าวสารและการตอบรับที่จงใจทำซ้ำอย่างครบถ้วน คำตอบจาก ChatGPT ถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติและไม่ได้เป็นตัวแทนความคิดเห็นของ OpenAI หรือบุคคลที่เกี่ยวข้องกับโมเดล ความรับผิดชอบทั้งหมดสำหรับเนื้อหาที่เผยแพร่ขึ้นอยู่กับ Curto ข่าว
