Нейронные сети (нейросети) могут решать разнообразные задачи, включая:
- Классификацию: разбиение данных на заданный набор классов. Например, классификация текстов на положительные или отрицательные.
- Регрессию: предсказание числового значения на основе входных данных. Например, предсказание цены на недвижимость на основе характеристик дома.
- Обработку естественного языка: анализ текстов на естественном языке, включая задачи машинного перевода, анализа тональности, автоматической генерации текстов и другие.
- Компьютерное зрение: анализ изображений и видео, включая задачи распознавания объектов, детектирования лиц, распознавания рукописных цифр и другие.
- Генерацию контента: создание музыки, изображений, текстов и другого контента.
- Рекомендательные системы: рекомендация продуктов, фильмов, музыки и других товаров и услуг на основе предпочтений пользователя.
- Обучение с подкреплением: обучение нейросетей принимать решения на основе опыта.
- Анализ временных рядов: прогнозирование временных рядов, включая задачи прогнозирования цен на акции, погоды и другие.
Кроме того, нейросети могут быть использованы для многих других задач, в зависимости от архитектуры и типа данных, на которых они обучаются.
