神经网络的任务

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使用神经网络可以解决多种类型的问题。值得注意的是，这些类型的任务之间的界限并不总是清晰的，并且可能会相互重叠。

分类
人工神经网络能够根据预定义的参数对数据进行排序。考虑一下您需要识别银行客户以发放贷款的情况。输入内容包括申请人的信息，包括年龄、信用评分和财务能力。

神经网络分析这些数据，并将申请人 智利数据 分为两类：符合贷款标准的人和不符合贷款标准的人。这使您可以自动化决策过程。

回归
此类问题涉及估计具体数值而不是定义类。

此类任务的示例：

从照片确定一个人的年龄。

根据汽车或房地产的特征估算其价值。

例如，假设您需要确定一辆汽车的大致成本，同时考虑有关其制造年份、里程、设备和其他选项的信息。对于此任务，神经网络提供了广告网站上发布的数千辆汽车的数据。它分析这些数据，并据此建议特定汽车的适当价格。

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预测
对于此类问题，神经网络分析一组动态值并用它来预测未来的变化。例如，使用神经网络，您可以使用：

汇率；

石油和贵金属价格；

各公司股票的价值；

网站的流量等。

聚类
聚类与分类有很多共同点，但两种方法之间存在关键区别。在分类中，类别的数量和确定它们的标准是预先知道的，就像确定信用度的情况一样。另一方面，当对最终结果没有明确的想法时，可以使用聚类。

让我们看一个例子。 Alexey 管理着一家大型在线服装店，并使用电子邮件通讯作为他的营销工具之一。然而，此类邮件的有效性还有很多不足之处，因为大多数收件人甚至不打开促销电子邮件。

电子邮件营销

为了提高邮寄效果，营销人员建议使其更有针对性，考虑到每个收件人的特征和习惯。每个人与电子邮件的互动方式都不同：

有些人打开并阅读信件，另一些人立即将其删除。

有些人会点击电子邮件中的链接，但其他人则不会。

邮件检查时间也有所不同。

神经网络能够分析所有接收者的行为并识别具有相似行为模式的几个群体。然后，营销人员可以根据每个群体的特征和偏好，制定个性化的邮寄策略。

一代
这类问题可以被描述为机器创造力，尽管相对新颖，但它正在迅速流行。现代神经网络已经能够创建有意义的文本，包括诗歌和歌曲、生成图像和创作音乐。 Photoshop 中的神经网络用于自动处理图像、识别和纠正缺陷、改善颜色和对比度并提供质量更高的照片。预测神经网络在 5-10 年内的能力具有挑战性，因为这是一个活跃的研究和创新领域。


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各种神经网络的运行示例
让我们仔细看看各种类型的神经网络是如何工作的，以及它们使用什么算法。

一个简单的神经网络艺术家是如何工作的
艺术家神经网络是一种人工智能，经过一组数据的训练后，可以创建图像。为此，它使用生成算法。该过程首先对随机向量进行采样，该随机向量代表种子图像或空白画布。然后，神经网络分析该向量并根据其训练生成新图像。创建映像所需的时间可能从几分钟到几个小时不等，具体取决于复杂性和计算资源。