Masinaõpetusneuralvõrk

Masinaõpetusneuralvõrk, tuntud ka kui lihtsalt neurovõrk, on masinõppe mudel, mis on inspireeritud inimese aju struktuurist ja tööst. See koosneb omavahel ühendatud sõlmedest ehk neuronitest, mis on organiseeritud kihtidesse. Tavaliselt on olemas sisendikiht, üks või mitu peidetud kihti ja väljundikiht.

Iga neuron võtab vastu sisendsignaale, töötleb neid ja edastab väljundsignaali järgmistele neuronitele. Sõlmede vahelised ühendused on kaalutud, mis määravad signaalide tugevuse. Neurovõrgu õppimine seisneb nende kaalude kohandamises nii, et võrk suudaks täita talle määratud ülesannet, näiteks piltide klassifitseerimist, teksti tõlkimist või prognooside tegemist.

Õppimisprotsessi käigus esitatakse neurovõrgule suuri koguseid treeningandmeid. Võrgu väljundit võrreldakse seejärel oodatava õige vastusega ja erinevust kasutatakse kaalude korrigeerimiseks, et vähendada vigu. Seda protsessi korratakse iteratiivselt, kuni võrk saavutab soovitud täpsuse.

Neurovõrkudel on võime õppida keerulisi mustreid ja seoseid andmetest ilma, et neid oleks vaja spetsiifiliselt programmeerida. See teeb neist võimsa tööriista mitmesuguste probleemide lahendamiseks, sealhulgas näotuvastus, kõnetuvastus ja mängude mängimine. Erinevat tüüpi neurovõrgud, nagu konvolutsioonivõrgud ja rekurreerivad neurovõrgud, on loodud erinevat tüüpi andmete ja ülesannete jaoks.