Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques avec des nœuds interconnectés qui fonctionnent un peu comme les neurones du cerveau humain. À l'aide d'algorithmes, ils peuvent reconnaître les schémas cachés et les corrélations dans les données brutes, les regrouper et les classer, et – au fil du temps – apprendre et s'améliorer continuellement.
Pourquoi utiliseriez-vous un réseau de neurones ?
Aujourd'hui, les réseaux de neurones sont utilisés pour résoudre de nombreux problèmes commerciaux tels que la prévision des ventes, la recherche de clients, la validation des données et la gestion des risques. Par exemple, chez Statsbot, nous appliquons des réseaux de neurones pour les prédictions de séries chronologiques, la détection d'anomalies dans les données et la compréhension du langage naturel.
Pourquoi les réseaux de neurones sont meilleurs ?
Avantages clés des réseaux de neurones:
ANNs ont la capacité d'apprendre et de modéliser des relations non linéaires et complexes, ce qui est vraiment important car dans la vie réelle, de nombreuses relations entre les entrées et les sorties sont non linéaires et complexes.
Pourquoi utilisons-nous les réseaux de neurones pour la classification ?
Les réseaux de neurones aidez-nous à regrouper et classer Vous pouvez les considérer comme une couche de regroupement et de classification au-dessus des données que vous stockez et gérez. Ils aident à regrouper les données non étiquetées en fonction des similitudes entre les exemples d'entrées, et ils classent les données lorsqu'ils ont un ensemble de données étiqueté sur lequel s'entraîner.
Quel est l'avantage le plus important de l'utilisation des réseaux de neurones ?
► Capacité à faire du machine learning: les réseaux de neurones artificiels apprennent des événements et prennent des décisions en commentant des événements similaires. ► Capacité de traitement parallèle: les réseaux de neurones artificiels ont une force numérique qui peut effectuer plusieurs tâches en même temps.
