Rețelele neuronale sunt sisteme de calcul cu noduri interconectate care funcționează la fel ca neuronii din creierul uman. Folosind algoritmi, aceștia pot recunoaște modele și corelații ascunse în datele brute, le pot grupa și clasifica și, în timp, pot învăța și îmbunătăți continuu.
De ce ați folosi o rețea neuronală?
Astăzi, rețelele neuronale sunt folosite pentru rezolvarea multor probleme de afaceri, cum ar fi prognoza vânzărilor, cercetarea clienților, validarea datelor și gestionarea riscurilor. De exemplu, la Statsbot aplicăm rețele neuronale pentru predicții în serie de timp, detectarea anomaliilor în date și înțelegerea limbajului natural.
De ce rețelele neuronale sunt mai bune?
Avantajele cheie ale rețelelor neuronale:
ANN-urile au capacitatea de a învăța și de a modela relații neliniare și complexe, ceea ce este foarte important deoarece în viața reală, multe dintre relațiile dintre intrări și ieșiri sunt neliniare, precum și complexe.
De ce folosim rețelele neuronale pentru clasificare?
Rețele neuronale ajută-ne să grupăm și să clasificăm Puteți să le considerați un strat de grupare și clasificare pe lângă datele pe care le stocați și le gestionați. Acestea ajută la gruparea datelor neetichetate în funcție de asemănările dintre exemplele de intrare și clasifică datele atunci când au un set de date etichetat pe care să se antreneze.
Care este cel mai important avantaj al utilizării rețelelor neuronale?
► Abilitatea de a face învățare automată: rețelele neuronale artificiale învață evenimente și iau decizii comentând evenimente similare. ► Capacitate de procesare paralelă: rețelele neuronale artificiale au o putere numerică care poate îndeplini mai multe sarcini în același timp.
