Нейронная сеть — метод искусственного интеллекта, который помогает обучать компьютеры, обрабатывать данные аналогично человеческому мозгу.
Deep Learning — технология в области искусственного интеллекта, где взаимосвязанные узлы или нейроны в многослойной структуре сети используются для самообучения. Узлы объединены в адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на собственных ошибках и постоянно совершенствуются.
Структура нейронных сетей повторяет модель человеческого мозга. Искусственная сеть состоит из программных модулей, которые взаимодействуют между собой для решения проблем аналогично нейронам.
Для работы с такой технологией необходимо разбираться в особенностях машинного обучения и программировать, например, на языке Python. Для глубокого обучения используют фреймворки TensorFlow и Keras.
Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих областей знаний с миллионными инвестициями, научившая нейронные сети:
• Распознавать, когда одинаковые выражения несут схожий или противоположный смысл.
• Сравнивать продуктовые корзины и предлагать новые товары, основываясь на предпочтениях пользователя.
• Запоминать и исправлять часто повторяющиеся модели поведения. Например, Т9 предлагает по первым 2-м буквам подходящее значение слова.
• Обрабатывать сложные данные в сфере финансов, биологии, химии.
Востребованная функция нейронных сетей — машинное зрение. Это способность компьютера извлекать информацию и смысл из изображений и видео. Такую технологию применяют для управления беспилотными автомобилями, модерации контента или распознавании лиц.
Нейронные сети учат распознавать естественный язык для обработки обращений или создания голосовых помощников, выстраивать рекомендательную систему под запросы конкретного человека.
Сделайте шаг в будущее, познакомившись с особенностями машинного обучения в разделе: Нейронные сети.
