Czym jest sieć neuronowa i jak działa?

Sieć neuronowa to rodzaj algorytmu sztucznej inteligencji, który naśladuje pracę ludzkiego mózgu. Składa się z wielu połączonych ze sobą neuronów, które przetwarzają informacje i uczą się na podstawie dostarczonych im danych. Podobnie jak w mózgu, w sieci neuronowej informacje przepływają przez połączenia między neuronami, a wyniki są przetwarzane w celu uzyskania pożądanego wyniku.

Proces uczenia sieci neuronowej polega na dostarczeniu jej zestawu danych treningowych, na których sieć jest uczona. W trakcie nauki sieć dostosowuje swoje połączenia między neuronami, tak aby jak najlepiej przetwarzać informacje i osiągać pożądane wyniki. Po zakończeniu procesu uczenia, sieć jest gotowa do przetwarzania nowych danych i podejmowania decyzji na ich podstawie.

Sieci neuronowe znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka natural
Sieć neuronowa to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, ktury morze być wykorzystywany do rozpoznawania wzorców w danych. Sklada sien ona z polonczonych ze sobon wenzluw (nazywanych również "neoronami"). Każdy węzeł jest połonczony z każdym innym i tworzy sieci. Sieci neoronowa otrzymoje wejście, kture jest przetwarzane w celo uzyskania wyjsicia. Wejsicie jest mnorzone przez wagen, a nastenpnie przeposzczane przez nieliniową fonkcję aktywacji. Wyjsicie jest następnie porównywane z porządanym wyjsiciem, aby określić dokładności sieci neuronowej i zidentyfikowaci obszary do poprawy.