شبکه های عصبی سیستم های محاسباتی با گره های به هم پیوسته هستند که بسیار شبیه به نورون های مغز انسان عمل می کنند. با استفاده از الگوریتم‌ها، آنها می‌توانند الگوهای پنهان و همبستگی‌ها را در داده‌های خام تشخیص دهند، آنها را خوشه‌بندی و طبقه‌بندی کنند، و - با گذشت زمان - به طور مداوم یاد بگیرند و بهبود ببخشند.
چرا از شبکه عصبی استفاده می کنید؟
امروزه از شبکه های عصبی برای حل بسیاری از مشکلات تجاری مانند پیش بینی فروش، تحقیقات مشتری، اعتبارسنجی داده ها و مدیریت ریسک استفاده می شود. برای مثال، در Statsbot از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی‌های سری زمانی، تشخیص ناهنجاری در داده‌ها و درک زبان طبیعی استفاده می‌کنیم.
چرا شبکه های عصبی بهتر است؟
مزایای کلیدی شبکه های عصبی:
ANN ها توانایی یادگیری و مدل سازی روابط غیر خطی و پیچیده را دارند، که واقعاً مهم است زیرا در زندگی واقعی ، بسیاری از روابط بین ورودی ها و خروجی ها غیر خطی و همچنین پیچیده هستند.
چرا از شبکه های عصبی برای طبقه بندی استفاده می کنیم؟
شبکه های عصبی به ما در خوشه بندی و طبقه بندی کمک می کنند می توانید آنها را به عنوان یک لایه خوشه بندی و طبقه بندی در بالای داده هایی که ذخیره و مدیریت می کنید در نظر بگیرید. آنها به گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب بر اساس شباهت‌های میان ورودی‌های نمونه کمک می‌کنند، و زمانی که یک مجموعه داده برچسب‌دار برای آموزش دارند، داده‌ها را طبقه‌بندی می‌کنند.
مهمترین مزیت استفاده از شبکه های عصبی چیست؟
► توانایی ایجاد یادگیری ماشینی: شبکه های عصبی مصنوعی رویدادها را یاد می گیرند و با اظهار نظر در مورد رویدادهای مشابه تصمیم می گیرند. ◄ قابلیت پردازش موازی: شبکه های عصبی مصنوعی دارای قدرت عددی هستند که می توانند بیش از یک کار را همزمان انجام دهند.
