В последнее время искусственные нейронные сети сделали большой рывок вперед. К примеру, компьютерные программы на равных играют в шахматы с людьми, машины могут ездить без водителя, а роботы сочиняют стихи и учатся рисовать. Подобные сети уже давно внедряются самыми успешными компаниями в работающие сервисы.

Нейросети это нейроны которые соединены друг с другом синапсами. Их структура взята из биологии. Благодаря ей они способны анализировать и запоминать полученную ранее информацию. Кроме того помимо анализа нейронные сети способны воспроизводить входящую информацию из своей памяти. Другими словами нейросеть это машинная интерпретация мозга, где информация передается в виде электрических импульсов.

Для чего нужны нейросети?

С их помощью могут решаться сложные задачи для которых требуются аналитические вычисления похожие на те, которые воспроизводит наш мозг. К самым широко используемым нейронным сетям относятся:

  • Классификация это распределении данных по параметрам. Например, получение кредита. Нейронная сеть может провести анализ возраста платежеспособности кредитной истории благодаря чему отбор кандидатов проходит намного легче.
  • Предсказание позволяет предвидеть последующие события. Упадут ли акции на следующей неделе. Ситуация моделируется исходя из данных фондового рынка.
  • Распознавание — сегодня этот способ использования нейронных сетей является самым востребованным.

Область использования

Она ежегодно расширяется сегодня.

Нейронные сети используются в таких сферах как:

  • Машинное обучение это одна из разновидностей искусственного интеллекта. В основе заложено обучение ИИ похожих задач. Сегодня его активно используют поисковые системы Яндекс, Гугл и другие. Так на основе запросов которые пользователи ежедневно вводят в поисковую систему алгоритмы учатся показывать на самые популярные на данный момент выдачи, чтобы облегчить поиск.
  • В роботехнике нейронные сети используются в выработке многочисленных алгоритмов для железных «мозгов» роботов.
  • Архитекторы компьютерных систем используют нейронные сети для параллельного вычисления.
  • Они позволяют решать математические задачи высокой сложности.