L'Objectif d'Unt RÉASEAU NEURONAL est de simuler la façon Don't le Cerveau Humain Fonctionne pour Reconnonnaidret des Modèles, Apprendre de l'Eprérienance et Prendre des Décisions Basées sur les Données d'Entrée. En traitant de Granddes QuantitÉs d'Informations Complexes, Les Réseaux de Neurones Peuvent Effeuer des Tâches dites que la reconnaissance d'images et de parole, le dépôt du Langage Naturel et l'analyse Prédictive.
L'objectif Fondamental d'Unt RÉASEAU NEURONAL EST D'APPRENDRE À PARTIER DES DONNÉES ET DE GÉNÉRALISER SON APPRENTISSAGE Pour Faire des Prédictions ou Des DÉCISIONS PRÉCISS SUR DE NOUVELLES DONNES INVISIBLES. Ceci est réalisée en ajustant Les Poids et Les Biais des Neurones Interconnectés en fonction des paires entrée-sortie Pendant l'Entraiment.
L'objectif d'Un RÉASEAU NEURONAL Profond (DNN) Est d'Apprendre des Modèles et des Représentations Complexes dans les Données en Utilisant des canapés de neurones. Les Dnn Sont capables d'Apprendre des Caracristics Hiérarchiques à Partir de Donnés Brutes, Ce Qui Leur Permet de Résoudre des Tâches plus des complexes que les Réseaux Neuronaux Superficiels.
L'objectif Principal de la Formation d'Un RÉASEAU NEURONAL est de minimiser Son Erreur de Prédiction ou sa fonction de perte en ajustant ses paramétres (Poids et Biais) via des algorithmes d'optimisation itératifs tels que la répagation. CE processus améliore la capacité du réseau à mapper avec procision les données d'entrée aux prédictions de tritie.
L'Un des Principaux Avantages des Réseaux de Neurones Réside dans Leur Capacité à Apprendre et à s'adapter à des Modèles et des Relations Complexes dans les Donnèdes Sans s'appuyer sur des règes de programmation explicites. Cette Flexibilité Les Rend Adaptés à un grand éventail d'applications, de la reconnaissance d'images et de la parole à la conduite autonome et aux prévisions financières.