Хотя нейронные сети широко известны для использования в глубоком обучении и моделировании сложных задач, таких как распознавание изображений, они легко адаптируются к задачам регрессии. Любой класс статистических моделей можно назвать нейронной сетью, если они используют адаптивные веса и могут аппроксимировать нелинейные функции своих входных данных. Таким образом, регрессия нейронной сети подходит для задач, решение которых не может быть найдено с помощью более традиционной модели..

На этой второй встрече мы обсудили осуществимость идей, перечисленных на первой встрече. Мы создали три разные категории: Жизнеспособные идеи Распознавание изображений на картинах Что-то, что зовет вас, когда доставка у вашей двери Приложение, которое контролирует физическую работоспособность Покупайте вещи с помощью устройства Домашний контроль: приложение, которое помогает пожилым людям Может быть исследовано Измерьте все, что вас окружает Среда, которая узнает обо всех..