Neurale netwerke is rekenaarstelsels met onderling gekoppelde nodusse wat baie soos neurone in die menslike brein werk. Deur algoritmes te gebruik, kan hulle versteekte patrone en korrelasies in rou data herken, dit groepeer en klassifiseer, en – met verloop van tyd – voortdurend leer en verbeter.
Hoekom sal jy 'n neurale netwerk gebruik?
Vandag word neurale netwerke gebruik vir die oplossing van baie besigheidsprobleme soos soos verkoopsvoorspelling, kliëntenavorsing, datavalidering en risikobestuur. Byvoorbeeld, by Statsbot pas ons neurale netwerke toe vir tydreeksvoorspellings, anomalie-opsporing in data en natuurlike taalbegrip.
Waarom is neurale netwerke beter?
Sleutelvoordele van neurale netwerke:
ANNs het die vermoë om nie-lineêre en komplekse verhoudings te leer en modelleer, wat regtig belangrik is, want in die werklike lewe, baie van die verwantskappe tussen insette en uitsette is nie-lineêr sowel as kompleks.
Waarom gebruik ons neurale netwerke vir klassifikasie?
Neurale netwerke help ons om te groepeer en te klassifiseer Jy kan aan hulle dink as 'n groepering- en klassifikasielaag bo-op die data wat jy stoor en bestuur. Hulle help om ongemerkte data te groepeer volgens ooreenkomste tussen die voorbeeldinsette, en hulle klassifiseer data wanneer hulle 'n benoemde datastel het om op te oefen.
Wat is die belangrikste voordeel van die gebruik van neurale netwerke?
► Vermoë om masjienleer te maak: Kunsmatige neurale netwerke leer gebeurtenisse en neem besluite deur kommentaar te lewer op soortgelyke gebeurtenisse. ► Parallelle verwerkingsvermoë: Kunsmatige neurale netwerke het numeriese sterkte wat meer as een werk op dieselfde tyd kan verrig.
