Neuronske mreže su računarski sistemi sa međusobno povezanim čvorovima koji rade slično kao neuroni u ljudskom mozgu. Koristeći algoritme, oni mogu prepoznati skrivene obrasce i korelacije u sirovim podacima, grupirati ih i klasificirati, i – tokom vremena – kontinuirano učiti i usavršavati se.
Zašto biste koristili neuronsku mrežu?
Danas se neuronske mreže koriste za rješavanje mnogih poslovnih problema kao što supredviđanje prodaje, istraživanje kupaca, validacija podataka i upravljanje rizikom. Na primjer, u Statsbot-u primjenjujemo neuronske mreže za predviđanja vremenskih serija, otkrivanje anomalija u podacima i razumijevanje prirodnog jezika.
Zašto su neuronske mreže bolje?
Ključne prednosti neuronskih mreža:
ANN imaju sposobnost učenja i modeliranja nelinearnih i složenih odnosa, što je zaista važno jer u stvarnom životu, mnogi odnosi između ulaza i izlaza su nelinearni i složeni.
Zašto koristimo neuronske mreže za klasifikaciju?
Neuralne mreže pomozite nam da grupišemo i klasifikujemo Možete ih zamisliti kao sloj za grupisanje i klasifikaciju na vrhu podataka koje pohranjujete i kojima upravljate. Oni pomažu grupirati neobilježene podatke prema sličnostima između primjera unosa i klasificiraju podatke kada imaju označeni skup podataka za obuku.
Koja je najvažnija prednost upotrebe neuronskih mreža?
► Mogućnost mašinskog učenja: Umjetne neuronske mreže uče događaje i donose odluke komentarišući slične događaje. ► Mogućnost paralelne obrade: Umjetne neuronske mreže imaju numeričku snagu koja može obavljati više od jednog posla u isto vrijeme.
