Ang mga neural network ay malawakang ginagamit sa ilang mga lugar, tulad ng pagkilala sa pagsasalita, pag-uuri ng imahe, hula ng serye ng oras, at iba pa. Ito ay dahil natututo sila ng mga kumplikadong pattern mula sa raw data, na nagiging mas tumpak habang sila ay sinanay na may higit pang mga halimbawa.
ADVERTISING
Isipin na mayroon kang isang application na kinikilala ang mga larawan ng mga hayop at gusto mong turuan ang application na makilala ang isang aso. Nagpapakita ka sa app ng ilang larawan ng mga aso at sasabihing, "Aso iyan." Ginagamit ng app ang neural network upang pag-aralan ang mga katangian ng mga larawan ng aso at, sa paglipas ng panahon, natututo upang makilala ang isang aso sa iba pang mga larawan.
Habang nagpapakita ka ng higit pang mga halimbawa ng mga aso, ang app ay magiging mas mahusay at mas mahusay sa pagkilala sa mga aso.
Ang mga neural network ay lalong naging popular sa mga nakalipas na taon, salamat sa mga pagsulong sa computational power at ang pagkakaroon ng data ng pagsasanay. Kung gusto mong malaman ang higit pa tungkol sa paksa, maaari mong tingnan ang aklat na “Deep Learning” nina Ian Goodfellow, Yoshua Bengio at Aaron Courville, na itinuturing na sanggunian sa larangan, o ang artikulong “Ilang Kapaki-pakinabang na Bagay na Dapat Malaman Tungkol sa Machine Learning ” ni Pedro Domingos , na nagbibigay ng naa-access na panimula sa paksa.
ADVERTISING
*Ang teksto ng artikulong ito ay bahagyang nabuo ng ChatGPT, isang modelo ng wikang batay sa artificial intelligence na binuo ni OpenAI. Ang mga text entry ay nilikha ni Curto Ang mga balita at tugon ay sinadyang kopyahin nang buo. Ang mga sagot mula sa ChatGPT ay awtomatikong nabuo at hindi kumakatawan sa mga opinyon ng OpenAI o mga taong nauugnay sa modelo. Ang lahat ng responsibilidad para sa nai-publish na nilalaman ay nakasalalay Curto News.
