الشبكات العصبية هي أنظمة حوسبة ذات عقد مترابطة تعمل مثل الخلايا العصبية في الدماغ البشري. باستخدام الخوارزميات ، يمكنهم التعرف على الأنماط المخفية والارتباطات في البيانات الأولية ، وتجميعها وتصنيفها، و - بمرور الوقت - التعلم والتحسين باستمرار.
لماذا تستخدم الشبكة العصبية؟
اليوم ، يتم استخدام الشبكات العصبية لحل العديد من مشاكل الأعمال مثلمثل التنبؤ بالمبيعات ، وأبحاث العملاء ، والتحقق من صحة البيانات ، وإدارة المخاطر. على سبيل المثال ، في Statsbot ، نطبق الشبكات العصبية لتنبؤات السلاسل الزمنية ، واكتشاف الشذوذ في البيانات ، وفهم اللغة الطبيعية.
لماذا الشبكات العصبية أفضل؟
المزايا الرئيسية للشبكات العصبية:
ANNs لديها القدرة على التعلم ونمذجة العلاقات غير الخطية والمعقدة، وهو أمر مهم حقًا لأنه في الحياة الواقعية ، العديد من العلاقات بين المدخلات والمخرجات غير خطية وكذلك معقدة.
لماذا نستخدم الشبكات العصبية للتصنيف؟
الشبكات العصبية ساعدنا في تجميع وتصنيفيمكنك التفكير فيها على أنها طبقة تجميع وتصنيف أعلى البيانات التي تقوم بتخزينها وإدارتها. إنهم يساعدون في تجميع البيانات غير المسماة وفقًا لأوجه التشابه بين مدخلات الأمثلة ، ويقومون بتصنيف البيانات عندما يكون لديهم مجموعة بيانات معنونة للتدريب عليها.
ما هي أهم ميزة لاستخدام الشبكات العصبية؟
► القدرة على صنع التعلم الآلي: تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية الأحداث وتتخذ القرارات من خلال التعليق على أحداث مماثلة. ► قدرة المعالجة المتوازية: تتمتع الشبكات العصبية الاصطناعية بقوة عددية يمكنها أداء أكثر من وظيفة في نفس الوقت.
