Neurale netværk er computersystemer med indbyrdes forbundne noder, der fungerer meget som neuroner i den menneskelige hjerne. Ved hjælp af algoritmer kan de genkende skjulte mønstre og sammenhænge i rådata, gruppere og klassificere dem og – over tid – løbende lære og forbedre.
Hvorfor ville du bruge et neur alt netværk?
I dag bruges neurale netværk til at løse mange forretningsproblemer såsom som salgsprognoser, kundeundersøgelser, datavalidering og risikostyring. Hos Statsbot anvender vi f.eks. neurale netværk til tidsserieforudsigelser, anomalidetektion i data og naturlig sprogforståelse.
Hvorfor er neurale netværk bedre?
Nøglefordele ved neurale netværk:
ANNs har evnen til at lære og modellere ikke-lineære og komplekse relationer, hvilket er virkelig vigtigt, fordi det i det virkelige liv, mange af relationerne mellem input og output er ikke-lineære såvel som komplekse.
Hvorfor bruger vi neurale netværk til klassificering?
Neurale netværk hjælp os med at klynge og klassificere Du kan tænke på dem som et klynge- og klassifikationslag oven på de data, du gemmer og administrerer. De hjælper med at gruppere umærkede data i overensstemmelse med ligheder blandt eksempelinput, og de klassificerer data, når de har et mærket datasæt at træne på.
Hvad er den vigtigste fordel ved at bruge neurale netværk?
► Evne til at lave maskinlæring: Kunstige neurale netværk lærer begivenheder og træffer beslutninger ved at kommentere lignende begivenheder. ► Parallel behandlingsevne: Kunstige neurale netværk har numerisk styrke, der kan udføre mere end ét job på samme tid.
