Що таке нейронна мережа?
Вступ
Уявіть, що ви хочете навчитися перекладати текст з англійської на іспанську. Ви вивчаєте мови шляхом запам'ятовування слів і фраз, їхніх значень та контексту, в якому вони використовуються. На основі цього досвіду ви зможете перекладати нові тексти, які раніше не бачили.
Інший приклад — класифікація котів і собак. Так само, як людина навчається розрізняти їх на основі побачених прикладів у житті, нейронна мережа може навчитися розпізнавати їх за такими ж прикладами.
Нейронна мережа працює подібним чином — вона навчається на прикладах, які можуть включати тексти, зображення, звуки або будь-які інші типи даних, для обробки яких вона призначена. Як і людина, що вивчає мову, розпізнаючи закономірності, нейронна мережа ідентифікує структури та взаємозв'язки в даних.
Використовуючи ці закономірності, вона може виконувати завдання, такі як класифікація (визначення категорії об'єкта), регресія (прогнозування числових значень, наприклад, цін на житло) або генерація (створення нового контенту на основі вивчених шаблонів). Процес навчання нейронної мережі на розмічених прикладах називається контрольованим навчанням, що є найпоширенішим підходом до навчання.
Навчання нейронної мережі полягає у використанні прикладів із вже відомими відповідями, які називаються розміченими прикладами. Це схоже на тестування, де правильні відповіді вже надані, що дозволяє моделі навчатися на цих прикладах.
Коли мережу просять зробити передбачення, вона отримує нові приклади без відомих відповідей — ці вхідні дані є нерозміченими. Модель застосовує знання, отримані під час навчання, щоб самостійно передбачити правильні результати.
Приклад нейронної мережі
Це демонстрація нейронної мережі, спеціально розробленої для розпізнавання малюнків котів і собак.
Вона вирішує задачу класифікації, обробляючи вхідні дані з початково невідомого класу та видаючи визначений клас.
Спробуйте використати її для глибшого розуміння.
- ЛКМ (ліва кнопка миші) — для малювання;
- Shift + ЛКМ — для стирання.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain how the neural network in this example works?
What is supervised learning in more detail?
How does the neural network distinguish between cats and dogs?
Awesome!
Completion rate improved to 4Що таке нейронна мережа?
Свайпніть щоб показати меню
Вступ
Уявіть, що ви хочете навчитися перекладати текст з англійської на іспанську. Ви вивчаєте мови шляхом запам'ятовування слів і фраз, їхніх значень та контексту, в якому вони використовуються. На основі цього досвіду ви зможете перекладати нові тексти, які раніше не бачили.
Інший приклад — класифікація котів і собак. Так само, як людина навчається розрізняти їх на основі побачених прикладів у житті, нейронна мережа може навчитися розпізнавати їх за такими ж прикладами.
Нейронна мережа працює подібним чином — вона навчається на прикладах, які можуть включати тексти, зображення, звуки або будь-які інші типи даних, для обробки яких вона призначена. Як і людина, що вивчає мову, розпізнаючи закономірності, нейронна мережа ідентифікує структури та взаємозв'язки в даних.
Використовуючи ці закономірності, вона може виконувати завдання, такі як класифікація (визначення категорії об'єкта), регресія (прогнозування числових значень, наприклад, цін на житло) або генерація (створення нового контенту на основі вивчених шаблонів). Процес навчання нейронної мережі на розмічених прикладах називається контрольованим навчанням, що є найпоширенішим підходом до навчання.
Навчання нейронної мережі полягає у використанні прикладів із вже відомими відповідями, які називаються розміченими прикладами. Це схоже на тестування, де правильні відповіді вже надані, що дозволяє моделі навчатися на цих прикладах.
Коли мережу просять зробити передбачення, вона отримує нові приклади без відомих відповідей — ці вхідні дані є нерозміченими. Модель застосовує знання, отримані під час навчання, щоб самостійно передбачити правильні результати.
Приклад нейронної мережі
Це демонстрація нейронної мережі, спеціально розробленої для розпізнавання малюнків котів і собак.
Вона вирішує задачу класифікації, обробляючи вхідні дані з початково невідомого класу та видаючи визначений клас.
Спробуйте використати її для глибшого розуміння.
- ЛКМ (ліва кнопка миші) — для малювання;
- Shift + ЛКМ — для стирання.
Дякуємо за ваш відгук!
