Концепции нейронных сетей

ВАЖНОСТЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ, НАУКИ О ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Концепции нейронных сетей

ВЫ ПРАВЫ: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ЛЕГКО ПОНЯТЬ

Читайте статьи на тему «Вы правы: машинное обучение легко понять».

1 —Введение в машинное обучение

2 — Концепции машинного обучения

3 — Практическое применение машинного обучения

4 — Алгоритмы машинного обучения

5 — Концепции нейронных сетей

6 — Платформы машинного обучения

7 — Проблемы с машинным обучением и ИИ

8 — Большие данные + Наука о данных + Машинное обучение

9 — Резюме статей

5 — Основные понятия нейронных сетей

Одна из самых интересных аналитических моделей машинного обучения использует вычислительную технику под названием «Нейронные сети». Он имитирует работу человеческого мозга. Используется в таких областях, как автономные транспортные средства, космические путешествия и компьютерные игры.

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные модели, в основу которых положены биологические нейронные сети, связанные с параллельной обработкой данных человеческим мозгом.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это область быстрого роста исследований в области машинного обучения, в которой достигнуты успехи в распознавании голоса, текста и изображений.

На основе методов нейронных сетей, позволяющих компьютеру изучать задачи, систематизировать информацию и находить закономерности.

Типы приложений огромны, например, в области здравоохранения, личных помощников, машинных переводов, распознавания рукописного текста, распознавания изображений, дронов, предсказания землетрясений, обнаружения рака, финансов и энергетики, автономных транспортных средств.

Приложения машинного обучения для исследования планет (кредиты НАСА).