Mạng nơ-ron là hệ thống máy tính có các nút kết nối với nhau hoạt động giống như các nơ-ron trong não người. Sử dụng các thuật toán, họ có thể nhận ra các mẫu và mối tương quan ẩn trong dữ liệu thô, phân cụm và phân loại nó, và - theo thời gian - liên tục học hỏi và cải thiện.
Tại sao bạn sử dụng mạng nơ-ron?
Ngày nay, mạng nơ-ron được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh nhưnhư dự báo bán hàng, nghiên cứu khách hàng, xác thực dữ liệu và quản lý rủi ro. Ví dụ: tại Statsbot, chúng tôi áp dụng mạng nơ-ron để dự đoán chuỗi thời gian, phát hiện sự bất thường trong dữ liệu và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Tại sao mạng nơ-ron lại tốt hơn?
Ưu điểm chính của Mạng thần kinh:
ANN có khả năng học và mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính và phức tạp, điều này thực sự quan trọng vì trong cuộc sống thực, nhiều mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra là phi tuyến tính cũng như phức tạp.
Tại sao chúng ta sử dụng mạng nơ-ron để phân loại?
Mạng nơ-ron giúp chúng ta phân nhóm và phân loạiBạn có thể coi chúng như một lớp phân nhóm và phân loại trên đầu dữ liệu bạn lưu trữ và quản lý. Chúng giúp nhóm dữ liệu không được gắn nhãn theo những điểm tương đồng giữa các đầu vào ví dụ và chúng phân loại dữ liệu khi chúng có tập dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo.
Ưu điểm quan trọng nhất của việc sử dụng mạng nơ-ron là gì?
► Khả năng tạo máy học: Các mạng thần kinh nhân tạo tìm hiểu các sự kiện và đưa ra quyết định bằng cách nhận xét về các sự kiện tương tự. ► Khả năng xử lý song song: Các mạng nơ-ron nhân tạo có sức mạnh số có thể thực hiện nhiều công việc cùng một lúc.
