Nevrale nettverk er datasystemer med sammenkoblede noder som fungerer omtrent som nevroner i den menneskelige hjernen. Ved å bruke algoritmer kan de gjenkjenne skjulte mønstre og korrelasjoner i rådata, gruppere og klassifisere dem, og – over tid – kontinuerlig lære og forbedre.
Hvorfor ville du bruke et nevr alt nettverk?
I dag brukes nevrale nettverk for å løse mange forretningsproblemer somsom salgsprognoser, kundeundersøkelser, datavalidering og risikostyring. Hos Statsbot bruker vi for eksempel nevrale nettverk for tidsserieprediksjoner, avviksdeteksjon i data og naturlig språkforståelse.
Hvorfor er nevrale nettverk bedre?
Nøkkelfordeler med nevrale nettverk:
ANNs har evnen til å lære og modellere ikke-lineære og komplekse relasjoner, noe som er veldig viktig fordi i det virkelige liv, mange av relasjonene mellom innganger og utganger er ikke-lineære og komplekse.
Hvorfor bruker vi nevrale nettverk for klassifisering?
Neurale nettverk hjelp oss med å gruppere og klassifisere Du kan tenke på dem som et klynge- og klassifiseringslag på toppen av dataene du lagrer og administrerer. De hjelper til med å gruppere umerkede data i henhold til likheter mellom eksempelinndataene, og de klassifiserer data når de har et merket datasett å trene på.
Hva er den viktigste fordelen med å bruke nevrale nettverk?
► Ability to make machine learning: Kunstige nevrale nettverk lærer hendelser og tar beslutninger ved å kommentere lignende hendelser. ► Parallell prosesseringsevne: Kunstige nevrale nettverk har numerisk styrke som kan utføre mer enn én jobb samtidig.