Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático diseñado para simular los procesos del cerebro humano. Estas redes están compuestas por una serie de nodos que, a través del entrenamiento, pueden aprender patrones y realizar predicciones. Existen dos tipos principales de redes neuronales: redes neuronales artificiales y redes neuronales profundas. 


Las redes neuronales artificiales son una red de nodos conectados entre sí de forma similar a la del cerebro humano. Estas redes pueden ser entrenadas para identificar patrones en datos y realizar predicciones precisas.


Las redes neuronales profundas (DNN) son un subconjunto de redes neuronales artificiales en las que los nodos se conectan entre sí a varios niveles. Estas redes pueden recibir muchos datos y, a través de su entrenamiento, pueden detectar patrones en los mismos y realizar predicciones con gran precisión. Estas redes se utilizan a menudo para problemas de clasificación, detección de objetos y reconocimiento de voz.
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อจำลองกระบวนการสมองของมนุษย์ เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยชุดของโหนดที่สามารถเรียนรู้รูปแบบและคาดการณ์ผ่านการฝึกอบรมได้ โครงข่ายประสาทเทียมมีสองประเภทหลัก: โครงข่ายประสาทเทียมและโครงข่ายประสาทเชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครือข่ายของโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันในลักษณะเดียวกันกับสมองของมนุษย์ เครือข่ายเหล่านี้สามารถได้รับการฝึกฝนให้ระบุรูปแบบในข้อมูลและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) เป็นส่วนย่อยของโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งมีโหนดเชื่อมต่อถึงกันในระดับต่างๆ เครือข่ายเหล่านี้สามารถรับข้อมูลได้จำนวนมาก และเมื่อผ่านการฝึกอบรม ก็สามารถตรวจจับรูปแบบในเครือข่ายและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ เครือข่ายเหล่านี้มักใช้สำหรับการจำแนกประเภท การตรวจจับวัตถุ และปัญหาการรู้จำเสียง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence