적응 신경망이란 무엇입니까?

적응 신경망은 정보를 처리하고 필요할 때 네트워크를 조정하는 시스템입니다. 이러한 네트워크는 컴퓨터 시스템 또는 유기적 형태로 발견 될 수 있습니다. 대량의 복잡한 정보를 해석하는 데 사용되며 현대 인공 지능 기술의 기초입니다.

인공 신경 네트워크라고도하는 인공 적응 신경 네트워크는 인간과 동물의 뇌에서 자연적으로 발생하는 신경 네트워크를 모델로합니다. 중앙 처리 장치에서 해석하는 일련의 정보 수집 센서 (뉴런)를 사용합니다. 이러한 연결은 기능을 가장 효율적으로 수행하는 방법에 대한 자체 평가에 따라 중앙 처리 장치와 상호 작용하는 방식을 변경하고 변경할 수 있습니다.

적응 신경망이 학습하는 두 가지 주요 방법은지도 학습과 비지도 학습입니다. 지도 학습은 네트워크에 다양한 입력을 해석하고 상호 작용하는 방법을 지시하는 사람을 필요로합니다. 이 학습 스타일의 목적은 적응 신경망이 정보를 처리하는 데 사용하는 방법에 오류가 없도록하고 네트워크의 원하는 동작을 강화하는 것입니다.

비지도 학습은 환경과 상호 작용하고 원래 프로그래밍을 기반으로 작동 방식에 대한 자체 결정을 내리는 중앙 처리 장치에 의존합니다. 이를 위해 수신 된 정보를 구성 및 재구성하고이 데이터 변경 결과가 무엇인지 예측합니다. 네트워크는 온라인 또는 오프라인으로 학습 할 수 있습니다. 온라인 학습은 네트워크가 작업을 수행하는 동안 학습 함을 의미합니다. 오프라인 학습은 네트워크가 행동과 별도로 학습해야합니다.

현재 적응 신경망에 의해 수행되는 네 가지 주요 작업이 있습니다. 그들은 모두 처리 및 해석 패턴을 처리합니다. 첫째, 네트워크는 여러 패턴을 검사하고 관련 패턴을 클러스터로 그룹화하는 클러스터링이 있습니다.

적응 형 신경망이 수행 할 수있는 두 번째 작업은 필기 또는 말과 같은 패턴을 인식하고 해석하는 것이다. 이렇게하면 관련 패턴에 대한 이해를 바탕으로 완전히 알려지지 않은 패턴을 이해하려고 시도 할 수 있습니다. 함수의 가치를 추정하는 것은 세 번째 주요 과제이며 과학 또는 공학에서 종종 사용됩니다. 적응 신경망이 수행 할 수있는 네 번째 주요 임무는 특정 데이터 모델이 변경 될 경우 미래에 어떤 일이 일어날 지 예측하는 것입니다.

인공 신경 네트워크는 인공 지능의 한 형태이며 가장 현대적인 용도에는 고급 로봇 기술이 사용됩니다. 작업이 많은 양의 정보를 해석하고 정렬하기 때문에 데이터 분석가가 더 일반적으로 사용합니다. 인공 신경망은 분석가가 데이터를 구성하고 연구를 수행하며 회사의 제품 및 서비스에 가능한 변경 사항을 테스트 할 수 있도록 도와줍니다. 기술이 발전함에 따라 신경망의 응용 프로그램이 더 일반적이 될 것입니다.