Ինչու՞ օգտագործել նեյրոնային ցանց:

Բովանդակություն:

Ինչու՞ օգտագործել նեյրոնային ցանց:
Ինչու՞ օգտագործել նեյրոնային ցանց:

Video: Ինչու՞ օգտագործել նեյրոնային ցանց:

Video: Ինչու՞ օգտագործել նեյրոնային ցանց:
Video: Հեշտոցի գարդներելլոզ. «Առողջություն» հաղորդաշար 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Նյարդային ցանցերը փոխկապակցված հանգույցներով հաշվողական համակարգեր են, որոնք աշխատում են մարդու ուղեղի նեյրոնների նման: Օգտագործելով ալգորիթմներ՝ նրանք կարող են ճանաչել չմշակված տվյալների թաքնված օրինաչափություններն ու հարաբերակցությունները, խմբավորել և դասակարգել դրանք, և ժամանակի ընթացքում շարունակաբար սովորել և կատարելագործվել:

Ինչու՞ կօգտագործեիք նեյրոնային ցանց:

Այսօր նեյրոնային ցանցերն օգտագործվում են բազմաթիվ բիզնես խնդիրների լուծման համար, ինչպիսիք են, ինչպիսիք են վաճառքի կանխատեսումը, հաճախորդների հետազոտությունը, տվյալների վավերացումը և ռիսկերի կառավարումը: Օրինակ, Statsbot-ում մենք կիրառում ենք նեյրոնային ցանցեր ժամանակային շարքերի կանխատեսումների, տվյալների մեջ անոմալիաների հայտնաբերման և բնական լեզվի ըմբռնման համար:

Ինչու՞ են նեյրոնային ցանցերն ավելի լավ:

Նյարդային ցանցերի հիմնական առավելությունները., մուտքերի և ելքերի միջև հարաբերություններից շատերը ոչ գծային են, ինչպես նաև բարդ։

Ինչու ենք մենք օգտագործում նեյրոնային ցանցերը դասակարգման համար:

Նյարդային ցանցերը օգնում են մեզ կլաստավորել և դասակարգել Դուք կարող եք դրանք պատկերացնել որպես կլաստերավորման և դասակարգման շերտ ձեր պահած և կառավարվող տվյալների վրա: Դրանք օգնում են խմբավորել չպիտակավորված տվյալները՝ ըստ օրինակների մուտքագրումների միջև նմանությունների, և դրանք դասակարգում են տվյալները, երբ նրանք ունեն պիտակավորված տվյալների բազա, որոնց վրա պետք է վերապատրաստվեն:

Ո՞րն է նեյրոնային ցանցերի օգտագործման ամենակարեւոր առավելությունը:

► Մեքենայական ուսուցում անելու ունակություն. Արհեստական նեյրոնային ցանցերը սովորում են իրադարձություններ և որոշումներ կայացնում՝ մեկնաբանելով նմանատիպ իրադարձությունները: ► Զուգահեռ մշակման հնարավորություն. Արհեստական նեյրոնային ցանցերն ունեն թվային հզորություն, որը կարող է միաժամանակ կատարել մեկից ավելի աշխատանք:

Խորհուրդ ենք տալիս: