Вступ

Уявіть, що ви навчаєтесь перекладати англійську на іспанську. Ви запам'ятовуєте слова, фрази та їхній контекст — і незабаром можете перекладати речення, яких раніше не бачили. Нейронна мережа працює так само: вона навчається на прикладах — текстах, зображеннях або аудіо — і використовує виявлені закономірності для здійснення прогнозів.

Так само, як люди навчаються розрізняти котів і собак, спостерігаючи за багатьма прикладами, нейронна мережа навчається виконувати завдання, такі як класифікація, регресія або генерація, аналізуючи розмічені дані. Цей процес називається контрольованим навчанням і є найпоширенішим способом навчання нейронних мереж.

Примітка

Під час навчання мережа отримує приклади з відомими відповідями (мітками) і налаштовується відповідно до них. Згодом, отримуючи нові нерозмічені вхідні дані, вона застосовує набуті знання для самостійного прогнозування.

Приклад нейронної мережі

Нижче наведено просту демонстрацію нейронної мережі, навченої розпізнавати малюнки котів і собак. Намалюйте щось і подивіться, як модель це класифікує:

ЛКМ – малювати
Shift + ЛКМ – стерти

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 1

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Що таке нейронна мережа?