Les xarxes neuronals són sistemes informàtics amb nodes interconnectats que funcionen com les neurones del cervell humà. Mitjançant algorismes, poden reconèixer patrons i correlacions ocults en dades en brut, agrupar-los i classificar-los i, amb el pas del temps, aprendre i millorar contínuament.
Per què faries servir una xarxa neuronal?
Avui en dia, les xarxes neuronals s'utilitzen per resoldre molts problemes empresarials comcom la previsió de vendes, la investigació de clients, la validació de dades i la gestió de riscos. Per exemple, a Statsbot apliquem xarxes neuronals per a prediccions de sèries temporals, detecció d'anomalies en dades i comprensió del llenguatge natural.
Per què les xarxes neuronals són millors?
Avantatges clau de les xarxes neuronals:
ANNs tenen la capacitat d'aprendre i modelar relacions no lineals i complexes, que és molt important perquè a la vida real, moltes de les relacions entre les entrades i les sortides són no lineals i també complexes.
Per què fem servir xarxes neuronals per a la classificació?
Xarxes neuronals ajudeu-nos a agrupar i classificar Podeu considerar-les com una capa d'agrupament i classificació a la part superior de les dades que emmagatzemeu i gestioneu. Ajuden a agrupar les dades sense etiqueta segons les similituds entre les entrades d'exemple i classifiquen les dades quan tenen un conjunt de dades etiquetat per entrenar.
Quin és l'avantatge més important d'utilitzar xarxes neuronals?
► Capacitat per fer aprenentatge automàtic: les xarxes neuronals artificials aprenen esdeveniments i prenen decisions comentant esdeveniments similars. ► Capacitat de processament paral·lel: les xarxes neuronals artificials tenen una força numèrica que poden realitzar més d'una feina alhora.
