Нейронні мережі широко використовуються в кількох областях, таких як розпізнавання мови, класифікація зображень, прогнозування часових рядів, серед іншого. Це пояснюється тим, що вони здатні вивчати складні шаблони з необроблених даних, стаючи точнішими, коли навчаються на більшій кількості прикладів.
ПУБЛІЦИДА
Уявіть, що у вас є програма, яка розпізнає зображення тварин, і ви хочете навчити програму розпізнавати собаку. Ви показуєте додатку кілька зображень собак і кажете: «Це собака». Додаток використовує нейронну мережу для аналізу характеристик зображень собак і з часом вчиться ідентифікувати собаку на інших зображеннях.
У міру того, як ви показуєте все більше і більше прикладів собак, додаток буде все краще і краще розпізнавати собак.
Нейронні мережі стають все більш популярними в останні роки завдяки прогресу в обчислювальній потужності та доступності навчальних даних. Якщо ви хочете дізнатися більше про цю тему, ви можете переглянути книгу «Глибоке навчання» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенгіо та Аарона Курвіля, яка вважається довідником у цій галузі, або статтю «Кілька корисних речей, які слід знати про машинне навчання». ” Педро Домінгоса, який містить доступний вступ до теми.
ПУБЛІЦИДА
*Текст цієї статті частково створено ChatGPT, мовна модель на основі штучного інтелекту, розроблена OpenAI. Текстові записи були створені Curto Новини та відгуки навмисно відтворені повністю. Відповіді від ChatGPT генеруються автоматично та не відображають думки OpenAI або люди, пов’язані з моделлю. Всю відповідальність за опублікований контент несе Curto Новини.
