Що таке нейронна мережа?
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 аналогічно: вона навчається на прикладах — текстах, зображеннях або аудіо — і використовує виявлені закономірності для здійснення прогнозів.
Так само, як люди навчаються розрізняти котів і собак, переглядаючи багато прикладів, 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.
Під час навчання мережа отримує приклади з відомими відповідями (мітками) і налаштовується відповідно до них. Згодом, отримуючи нові немарковані 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 перегляньте, як модель це класифікує:
- ЛКМ – малювати
- Shift + ЛКМ – стерти
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 4Що таке нейронна мережа?
Свайпніть щоб показати меню
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 аналогічно: вона навчається на прикладах — текстах, зображеннях або аудіо — і використовує виявлені закономірності для здійснення прогнозів.
Так само, як люди навчаються розрізняти котів і собак, переглядаючи багато прикладів, 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.
Під час навчання мережа отримує приклади з відомими відповідями (мітками) і налаштовується відповідно до них. Згодом, отримуючи нові немарковані 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 перегляньте, як модель це класифікує:
- ЛКМ – малювати
- Shift + ЛКМ – стерти
Дякуємо за ваш відгук!
