Una red neuronal artificial es un modelo computacional inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Consiste en un conjunto interconectado de unidades llamadas neuronas artificiales o nodos, que trabajan juntas para resolver un problema específico de aprendizaje automático.

Las neuronas artificiales están organizadas en capas, donde cada capa se comunica con la siguiente a través de conexiones ponderadas. La entrada del modelo se proporciona a la primera capa, que procesa la información y pasa los resultados a la siguiente capa. Esto continúa hasta que se alcanza la capa de salida, donde se produce la respuesta del modelo.

Durante el entrenamiento, la red neuronal ajusta los pesos de las conexiones para minimizar la función de costo, que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y las salidas reales. Esto se hace a través de la retropropagación del error, un algoritmo que calcula la contribución de cada neurona en el error de la salida y ajusta los pesos en consecuencia.

Las redes neuronales artificiales son útiles para una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes y la predicción de series de tiempo. A menudo son capaces de aprender patrones y relaciones complejas en los datos que son difíciles de capturar con otras técnicas de aprendizaje automático.
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วยชุดหน่วยที่เชื่อมต่อถึงกันที่เรียกว่าเซลล์ประสาทหรือโหนดเทียม ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ เซลล์ประสาทเทียมถูกจัดเรียงเป็นชั้นๆ โดยแต่ละชั้นจะสื่อสารกับเซลล์ถัดไปผ่านการเชื่อมต่อแบบถ่วงน้ำหนัก อินพุตแบบจำลองมีให้กับเลเยอร์แรก ซึ่งประมวลผลข้อมูลและส่งผลลัพธ์ไปยังเลเยอร์ถัดไป สิ่งนี้จะดำเนินต่อไปจนกระทั่งถึงเลเยอร์เอาท์พุต ซึ่งการตอบสนองของโมเดลจะเกิดขึ้น ในระหว่างการฝึก โครงข่ายประสาทเทียมจะปรับน้ำหนักการเชื่อมต่อเพื่อลดฟังก์ชันต้นทุน ซึ่งจะวัดความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์ของแบบจำลองและผลลัพธ์จริง ซึ่งทำได้ผ่านข้อผิดพลาด backpropagation ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่คำนวณการมีส่วนร่วมของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ต่อข้อผิดพลาดเอาต์พุต และปรับน้ำหนักตามนั้น โครงข่ายประสาทเทียมมีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย เช่น การจัดหมวดหมู่รูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การตรวจจับการฉ้อโกง และการทำนายอนุกรมเวลา พวกเขามักจะสามารถเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลที่ยากต่อการจับภาพด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence