Нейросети – первый этап к сверхтехнологичному будущему
Введение
Аннотация: Вместе с поддержкой нейронных сетей мы можем увеличить результативность, а также достоверность научно-технических действий, в добавок к этому, люди могут усовершенствовать качество, а также темп обрабатывания данных. Нейросети возможно использовать в разных сферах, таких врачебная наука, автопромышленность, банковское дело и прочие. Они имеют все шансы посодействовать в увеличении эффективности и оптимизации разнообразных рубежей коммерции, что, в свою очередность, приведет к высокотехнологичному будущему.
Список использованных источников
Матвеева И. Нейронные сети в задачах компьютерного зрения / И. Матвеева. – М.: Финансы и статистика, 2020. – 224 с.
Иванов А. Нейронные сети и искусственный интеллект / А. Иванов. – М.: Наука, 2018. – 216 с.
Соколов А. Обработка естественного языка с помощью нейросетей / А. Соколов, В. Иванов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2019. – 320 с.Пожалуйста, не забудьте правильно оформить цитату:Марченко М.А. НЕЙРОСЕТИ – ПЕРВЫЙ ШАГ К ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОМУ БУДУЩЕМУ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2023. № 8(220). URL: https://sibac.info/journal/student/220/281867 (дата обращения: 29.03.2023).
Брагин А.В., Мирошниченко В.В., Орлова Е.С. Создание автоматизированной компьютерной системы для информационной поддержки врача-стоматолога // Проблемы стоматологии. 2011. № 4. С. 64-67.
Будаева А.А. Оптимизация технологий многокритериального ранжирования объектов // В книге: Теория операторов, комплексный анализ и математическое моделирование тезисы докладов международной научной конференции. Южный математический институт Владикавказского научного центра Российской академии наук и Правительства Республики Северная Осетия-Алания. 2014. С. 166-167.
Клепиков А.В., Клюканов А.В. Виртуальные путешествие // Поезда и их хозяйство. 2014. № 1 (37). С. 38-39.
Осипов Г.С. Оптимизация одноканальных систем // Бюллетень науки и практики. 2016. № 9 (10). С. 63-71.
Себешев В.Г. Особенности работы статически неопределимых систем и регулирование усилий в конструкциях. - Новосибирск, 2009. – 164 с.
Khachaturova K.R. Information technology as a means of development of creative abilities of primary school pupils in natural science lessons // Глобальный научный потенциал. 2015. № 9 (54). С. 111-113.
Нейросети в настоящее время готовы управлять огромный количеством вопросов, такие как определение предметов, а также лиц, обрабатывание разговорного языка, печатный перевод, тестирование игр и многое другое. В наше время установлено большое количество нейронных сетей, любая из них специализируется целью исполнения поставленных требований. К примеру, нейронные сети используются для форматирования изображений, голосовых сообщений, лингвистических модификаций, и т.д. Как правило, нейронные сети состоят из огромного числа взаимозависимых пластов нейронов, которые обрабатывают входные и выходные сведения. К примеру, сверхточные нейронные сети применяются с целью редактирования изображений и обладают специализированными слоями с целью определения отличительных черт рисунка, то время как реккурентные нейронные сети применяются с целью рассмотрения последовательностей сведений, таких как разговор либо документ [1].