ნეირონული ქსელები არის გამოთვლითი სისტემები ერთმანეთთან დაკავშირებული კვანძებით, რომლებიც მუშაობენ ისევე, როგორც ნეირონები ადამიანის ტვინში. ალგორითმების გამოყენებით მათ შეუძლიათ ამოიცნონ ფარული შაბლონები და კორელაციები ნედლეულ მონაცემებში, დაჯგუფონ და კლასიფიცირონ ისინი და - დროთა განმავლობაში - მუდმივად ისწავლონ და გააუმჯობესონ.
რატომ იყენებდით ნერვულ ქსელს?
დღეს, ნერვული ქსელები გამოიყენება მრავალი ბიზნეს პრობლემის გადასაჭრელად, როგორიცაა, როგორც გაყიდვების პროგნოზირება, მომხმარებელთა კვლევა, მონაცემთა დადასტურება და რისკის მართვა. მაგალითად, Statsbot-ში ჩვენ ვიყენებთ ნერვულ ქსელებს დროის სერიების პროგნოზირებისთვის, მონაცემების ანომალიების აღმოჩენისთვის და ბუნებრივი ენის გაგებისთვის.
რატომ არის უკეთესი ნერვული ქსელები?
ნერვული ქსელების ძირითადი უპირატესობები:
ANNs აქვთ არაწრფივი და რთული ურთიერთობების სწავლისა და მოდელირების უნარი, რაც ნამდვილად მნიშვნელოვანია, რადგან რეალურ ცხოვრებაში, შეყვანებსა და გამომავალს შორის ბევრი ურთიერთობა არაწრფივი და რთულია.
რატომ ვიყენებთ ნერვულ ქსელებს კლასიფიკაციისთვის?
ნერვული ქსელები გვეხმარება დაჯგუფებაში და კლასიფიკაციაში თქვენ შეგიძლიათ წარმოიდგინოთ ისინი, როგორც კლასტერიზაციისა და კლასიფიკაციის ფენა თქვენს მიერ შენახული და მართვადი მონაცემების თავზე. ისინი ხელს უწყობენ არალეიბლირებული მონაცემების დაჯგუფებას მაგალითების შეყვანას შორის მსგავსების მიხედვით და ისინი კლასიფიცირებენ მონაცემებს, როდესაც მათ აქვთ ლეიბლიანი მონაცემთა ბაზა, რომელზეც უნდა ივარჯიშონ.
რა არის ნერვული ქსელების გამოყენების ყველაზე მნიშვნელოვანი უპირატესობა?
► მანქანური სწავლის უნარი: ხელოვნური ნერვული ქსელები სწავლობენ მოვლენებს და იღებენ გადაწყვეტილებებს მსგავსი მოვლენების კომენტარებით. ► პარალელური დამუშავების შესაძლებლობა: ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს აქვთ რიცხვითი სიძლიერე, რომელსაც შეუძლია ერთზე მეტი სამუშაოს შესრულება ერთდროულად.
