Mengapa menggunakan rangkaian saraf?

Isi kandungan:

Mengapa menggunakan rangkaian saraf?
Mengapa menggunakan rangkaian saraf?

Video: Mengapa menggunakan rangkaian saraf?

Video: Mengapa menggunakan rangkaian saraf?
Video: Perjalanan Menembus Sistem Sarafmu 2024, November
Anonim

Rangkaian saraf ialah sistem pengkomputeran dengan nod yang saling berkaitan yang berfungsi sama seperti neuron dalam otak manusia. Menggunakan algoritma, mereka boleh mengenal pasti corak dan korelasi tersembunyi dalam data mentah, mengelompokkan dan mengelaskannya dan – dari semasa ke semasa – terus belajar dan menambah baik.

Mengapa anda menggunakan rangkaian saraf?

Hari ini, rangkaian saraf digunakan untuk menyelesaikan banyak masalah perniagaan seperti sebagai ramalan jualan, penyelidikan pelanggan, pengesahan data dan pengurusan risiko. Contohnya, di Statsbot kami menggunakan rangkaian saraf untuk ramalan siri masa, pengesanan anomali dalam data dan pemahaman bahasa semula jadi.

Mengapa rangkaian saraf lebih baik?

Kelebihan utama Rangkaian saraf:

ANNs mempunyai keupayaan untuk belajar dan memodelkan hubungan bukan linear dan kompleks, yang sangat penting kerana dalam kehidupan sebenar, banyak perhubungan antara input dan output adalah bukan linear serta kompleks.

Mengapa kami menggunakan rangkaian saraf untuk pengelasan?

Rangkaian saraf bantu kami mengelompokkan dan mengelaskan Anda boleh menganggapnya sebagai lapisan pengelompokan dan pengelasan di atas data yang anda simpan dan urus. Mereka membantu mengumpulkan data tidak berlabel mengikut persamaan antara input contoh dan mereka mengelaskan data apabila mereka mempunyai set data berlabel untuk dilatih.

Apakah kelebihan paling penting menggunakan rangkaian saraf?

► Keupayaan untuk membuat pembelajaran mesin: Rangkaian saraf tiruan mempelajari peristiwa dan membuat keputusan dengan mengulas peristiwa serupa. ► Keupayaan pemprosesan selari: Rangkaian saraf tiruan mempunyai kekuatan berangka yang boleh melaksanakan lebih daripada satu kerja pada masa yang sama.

Disyorkan: