Нейронные сети - это вычислительные системы со взаимосвязанными узлами, которые работают так же, как нейроны в человеческом мозгу. Используя алгоритмы, они могут распознавать скрытые закономерности и корреляции в необработанных данных, группировать и классифицировать их и – со временем – постоянно учиться и совершенствоваться.
Зачем использовать нейронную сеть?
Сегодня нейронные сети используются для решения многих бизнес-задач, таких как прогнозирование продаж, исследование клиентов, проверка данных и управление рисками. Например, в Statsbot мы применяем нейронные сети для прогнозирования временных рядов, обнаружения аномалий в данных и понимания естественного языка.
Почему нейронные сети лучше?
Ключевые преимущества нейронных сетей:
ИНС имеют возможность обучаться и моделировать нелинейные и сложные отношения, что действительно важно, потому что в реальной жизни, многие взаимосвязи между входными и выходными данными не только нелинейны, но и сложны.
Почему мы используем нейронные сети для классификации?
Нейронные сети помогают нам кластеризовать и классифицировать Вы можете думать о них как о слое кластеризации и классификации поверх данных, которые вы храните и которыми управляете. Они помогают группировать немаркированные данные в соответствии со сходством входных данных примера и классифицировать данные, когда у них есть помеченный набор данных для обучения.
Какое самое главное преимущество использования нейронных сетей?
► Возможность машинного обучения: Искусственные нейронные сети изучают события и принимают решения, комментируя похожие события. ► Возможность параллельной обработки: искусственные нейронные сети обладают числовым потенциалом и могут выполнять более одной задачи одновременно.