Neuraalvõrgumudelid

Neuraalvõrgumudelid, tuntud ka kui tehisnärvivõrgud, on masinõppe mudelid, mis on inspireeritud inimajude struktuurist ja toimimisest. Need koosnevad omavahel ühendatud sõlmedest ehk neuroniitest, mis on korraldatud kihtidesse: sisendkiht, üks või mitu peidetud kihti ja väljundkiht.

Iga ühendus neuroni vahel omab kaalu, mis määrab signaali tugevuse. Neuronid töötlevad sisendsignaale ja edastavad väljundsignaali, kasutades sageli aktiverimisfunktsiooni, et otsustada, kas signaal edasi saata. Neuraalvõrgud õpivad andmetest, kohandades oma kaalusid iteratiivse protsessi abil, mida nimetatakse treenimiseks. Levinud treenimisalgoritm on tagasimääramisalgoritm (backpropagation).

Neuraalvõrgumudelite võimsus seisneb nende võimes õppida keerukaid mustreid ja suhteid andmetes, ilma et neid oleks eelnevalt spetsiifiliselt programmeeritud. Sellepärast on nad edukalt rakendatud mitmesugustes valdkondades, sealhulgas pildituvastus, loomuliku keele töötlemine, kõnetuvastus ja ennustav analüüs. Erinevad arhitektuurid, nagu konvolutsioonilised neuraalvõrgud (CNN-id) ja rekurrentsed neuraalvõrgud (RNN-id), on loodud spetsiifiliste ülesannete jaoks, optimeerides andmetöötlust ja õppimist.