A neurális hálózatok egymással összekapcsolt csomópontokkal rendelkező számítástechnikai rendszerek, amelyek az emberi agy neuronjaihoz hasonlóan működnek. Algoritmusok segítségével felismerhetik a rejtett mintákat és összefüggéseket a nyers adatokban, csoportosíthatják és osztályozhatják, valamint – idővel – folyamatosan tanulhatnak és fejlődhetnek.
Miért használna neurális hálózatot?
Ma a neurális hálózatokat számos üzleti probléma megoldására használják, mint például az értékesítés előrejelzésére, ügyfélkutatásra, adatellenőrzésre és kockázatkezelésre. Például a Statsbotnál neurális hálózatokat alkalmazunk az idősorok előrejelzésére, az adatok anomáliáinak észlelésére és a természetes nyelv megértésére.
Miért jobbak a neurális hálózatok?
A neurális hálózatok legfontosabb előnyei:
ANN-ok képesek megtanulni és modellezni a nemlineáris és összetett kapcsolatokat, ami nagyon fontos, mert a való életben, a bemenetek és a kimenetek közötti kapcsolatok közül sok nemlineáris és összetett.
Miért használunk neurális hálózatokat az osztályozáshoz?
Neurális hálózatok segítsen nekünk a fürtözésben és osztályozásban Felfoghatja őket egy klaszterezési és osztályozási rétegként az Ön által tárolt és kezelt adatok tetején. Segítenek a címkézetlen adatok csoportosításában a példabemenetek hasonlóságai alapján, és osztályozzák az adatokat, ha van egy címkézett adatkészletük, amelyen betanítható.
Mi a neurális hálózatok használatának legfontosabb előnye?
► Gépi tanulási képesség: A mesterséges neurális hálózatok megtanulják az eseményeket, és hasonló események kommentálásával hoznak döntéseket. ► Párhuzamos feldolgozási képesség: A mesterséges neurális hálózatok numerikus erősséggel rendelkeznek, és egyszerre több feladatot is képesek végrehajtani.
