Слайд 2ЧТО ЖЕ ТАКОЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?
Искусственная нейронная сеть - математическая модель, а также
![ЧТО ЖЕ ТАКОЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ? Искусственная нейронная сеть - математическая модель, а](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1071282/slide-1.jpg)
ее программное и аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологический нейронных сетей – сетей нервных клеток животного организма.
Слайд 3Сама нейросеть представляет собой систему из множества нейронов (процессоров). По отдельности эти
![Сама нейросеть представляет собой систему из множества нейронов (процессоров). По отдельности эти](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1071282/slide-2.jpg)
процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему нейроны способны выполнять очень сложные задачи.
Слайд 4ОСОБЕННОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Основным преимуществом нейросетей над обычными алгоритмами вычисления является их
![ОСОБЕННОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Основным преимуществом нейросетей над обычными алгоритмами вычисления является их](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1071282/slide-3.jpg)
возможность обучения. Это обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами.
Слайд 5Удачное обучение нейросети означает, что система будет способна выявить верный результат на
![Удачное обучение нейросети означает, что система будет способна выявить верный результат на основании определенных данных.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1071282/slide-4.jpg)
основании определенных данных.
Слайд 7ГДЕ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?
Нейронные сети используются для решения разнообразных задач. Если
![ГДЕ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ? Нейронные сети используются для решения разнообразных задач. Если](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1071282/slide-6.jpg)
рассмотреть операции по степени сложности, то для решения простейших задач подойдёт обычная компьютерная программа. А вот задачи более сложного уровня требуют совсем иного подхода. В частности, это относится к распознаванию образов, речи или сложному прогнозированию. В голове человека подобные процессы происходят неосознанно, то есть, распознавая и запоминая образы, человек не осознаёт, как происходит этот процесс, а соответственно не может его контролировать. Именно такие задачи помогают решить нейронные сети, то есть то есть они созданы чтобы выполнять процессы, алгоритмы которых неизвестны.
Слайд 8 Таким образом, нейронные сети находят широкое применение в следующих областях: распознавание,
![Таким образом, нейронные сети находят широкое применение в следующих областях: распознавание, причём](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1071282/slide-7.jpg)
причём это направление в настоящее время самое широкое; предсказание следующего шага, эта особенность применима на торгах и фондовых рынках; классификация входных данных по параметрам, такую функцию выполняют кредитные роботы, которые способны принять решение в одобрении займа человеку, полагаясь на входной набор разных параметров.
Слайд 9 Способности нейросетей делают их очень популярными. Их можно научить многому, например,
![Способности нейросетей делают их очень популярными. Их можно научить многому, например, играть](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1071282/slide-8.jpg)
играть в игры, узнавать определённый голос и так далее. Исходя из того, что искусственные сети строятся по принципу биологических сетей, их можно обучить всем процессам, которые человек выполняет неосознанно.