reti neurali sono i sistemi di elaborazione ispirati alle reti neurali biologiche che costituiscono cervelli animali. Sono un sottoinsieme di apprendimento automatico e sono al centro degli algoritmi di apprendimento profondo.
Le reti neurali sono costituite da nodi interconnessi (neuroni) organizzati in strati. Questi strati in genere includono:
* Livello di input: Riceve i dati iniziali.
* Livelli nascosti: Eseguire calcoli complessi sui dati. Una rete può avere più livelli nascosti, portando a reti neurali "profonde".
* Livello di output: Produce il risultato finale.
Ogni connessione tra i neuroni ha un peso ad esso associato. Durante il processo di allenamento, la rete regola questi pesi in base ai dati che vengono alimentati. Questa regolazione consente alla rete di apprendere i modelli e fare previsioni.
Le reti neurali sono utilizzate per un'ampia varietà di compiti, tra cui:
* Riconoscimento delle immagini: Identificare oggetti, volti, ecc., Nelle immagini.
* Elaborazione del linguaggio naturale: Comprendere e generare linguaggio umano.
* Riconoscimento vocale: Convertire le parole pronunciate in testo.
* Traduzione della macchina: Tradurre il testo da una lingua all'altra.
* Diagnosi medica: Aiutare i medici a diagnosi di malattie.
* Previsioni finanziarie: Prevedere i prezzi delle azioni o altri indicatori finanziari.
In breve, le reti neurali sono strumenti potenti per trovare modelli e fare previsioni in dati complessi. La loro capacità di apprendere dai dati li rende adattabili e in grado di risolvere una vasta gamma di problemi.
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