Sieć neuronowa to rodzaj modelu uczenia maszynowego inspirowany działaniem ludzkiego mózgu. Składa się z połączonych ze sobą węzłów lub neuronów, które przetwarzają i przekazują informacje do innych neuronów. Każdy węzeł otrzymuje dane wejściowe od jednego lub więcej neuronów i wykorzystuje funkcję aktywacji do obliczania i wyprowadzania własnego wyniku. Te dane wyjściowe są następnie przesyłane do innych węzłów w celu dalszego przetwarzania, dopóki sieć nie wytworzy danych wyjściowych. Sieci neuronowe można trenować na zbiorach danych przy użyciu uczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego w celu poznania wzorców i relacji między danymi wejściowymi i wyjściowymi. Wyuczoną sieć można następnie wykorzystać do przewidywania nowych wyników dla nowych danych wejściowych.
Data publikacji: