Нейросеть из полученных данных выявляет закономерности. Затем она корректирует параметры так, чтобы максимально точно предсказывать решения аналогичных задач. Таким образом, нейросеть обучается на примерах.

Нейросети применяются в различных сферах:

• образование,
• здравоохранение,
• финансы.

Разные виды нейросетей можно оптимизировать для выполнения конкретных задач, обучить под свои требования.

Виды нейросетей

Перцептрон. Нейросеть была предложена Фрэнком Розенблаттом, она состоит из одного слоя нейронов. Ее можно использовать для классификации информации.

Многослойный перцептрон. Это нейросеть с несколькими скрытыми слоями. Ее можно использовать для задач обучения с учителем.

Сверточные. Они умеют эффективно выявлять иерархические паттерны, подходят для обработки графики.

Рекуррентные. Такие нейросети умеют обрабатывать последовательные данные и при этом сохранять информацию о предыдущих состояниях.

Автокодировщики. Эти нейросети можно использовать для уменьшения размера данных и извлечения важных признаков.

Сети глубокого усиления обучения. Такие нейросети применяются в обучении с подкреплением.

Сети генеративных моделей. Здесь применяются две нейросети — генератор и дискриминатор. Цель — создание новых данных из обучающего набора.

Нейросети предоставляют много возможностей для бизнеса. Их можно применять для анализа данных, прогнозирования, улучшения клиентского опыта, автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, финансового анализа.