Sweepnet

🧬Нейронные сети — ключевая технология в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Они моделируют работу человеческого мозга, что позволяет компьютерам “учиться“ на данных и решать сложные задачи. Как работают нейронные сети в ИИ? Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов (нейронов). Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их с помощью весов и функций активации, а затем передает результаты на следующий уровень. В процессе обучения сеть настраивает свои параметры, чтобы улучшить точность предсказаний. Типы нейронных сетей в ИИ: Полносвязные сети (MLP) Используются для решения задач классификации и регрессии, где каждый нейрон соединен с каждым нейроном соседнего слоя. Сверточные нейронные сети (CNN) Применяются в компьютерном зрении, например, для распознавания лиц или объектов на изображениях. Рекуррентные нейронные сети (RNN) Идеальны для обработки последовательных данных, в частности, текстов или временных рядов, что делает их полезными в обработкеестественного языка. Эти типы нейронных сетей формируют основу многих современных приложений ИИ, от голосовых помощников до систем рекомендаций.