Нейронная сеть – это в первую очередь направление в сфере разработки искусственного интеллекта. Нейронные сети получили своё название за счёт своего принципа работы. Работа нейронных сетей в сфере ИИ похоже по систематике на человеческую нервную система, то есть сохраняется какая-то определённая информация, которая впоследствии распространяется абсолютно по всему телу.
Каждый нейрон имеет в себе некую ячейку, которая может как хранить материал, так и отдавать его. Благодаря этим махинациям образуется алгоритм вычисления.
Нейронная сеть состоит из большого количества маленьких процессоров, но если объединить их в одну большую систему, то эти процессоры будут способны выполнять крайне сложные задачи самых разных направлений.
Нейросети используются в таких сферах как:
- Анализирование данных;
- Умение принимать решения на основе предпочтений пользователя;
- Прогнозирование;
- И многие другие сферы применения.
Особенность применения нейросети
Нейросети способны к обучению и на основе выбора пользователя они могут распознавать большой объём данных. При первых запусках нейронных сетей вы с лёгкостью сможете их обмануть, но спустя большие количества запусков она поймёт, что вы преподносите ложную информацию.
Это делается для прогона информации дабы нейросеть смогла определить все верные и неверные варианты, после чего смогла приниматься за работу.
Применение нейросети
Допустим вы ищете в поисковике “курсы по программированию” и спустя нескольких попыток ввода этой информации нейросеть будет рекомендовать вам информацию, связанную с этой сферой. На сегодняшний день нейросеть имеет крайне широкий спектр применений, например:
Прогноз погоды, с помощью нейронных сетей создаётся алгоритм, который способен предсказать погоду с точностью до ~минуты;
Большинство карт используют нейросети, которые помогут вам определить, как быстрее доехать до того или иного места при этом объехав все пробки;
- Нейронные сети способны к творчеству;
- Существуют различные игры, которые обучаются на основе действий пользователя;
- И многое другое.
