Tehisnärvivõrke

Tehisnärvivõrgud, tuntud ka kui neurovõrgud, on arvutusmudelid, mis on inspireeritud inimajude närvisüsteemi struktuurist ja funktsioonist. Need koosnevad omavahel ühendatud "neuronitest" ehk sõlmedest, mis on korraldatud kihtidesse. Iga ühendus neuronite vahel omab kaalu, mis reguleerib signaali tugevust.

Tehisnärvivõrgud õpivad andmetest. Treeningprotsessi käigus kohandatakse kaale iteratiivselt, et minimeerida erinevust võrgu ennustuste ja tegelike tulemuste vahel. See õppimine toimub tavaliselt läbi tagasilevi (backpropagation) algoritmi.

Neid võrke kasutatakse laialdaselt mitmesugustes rakendustes, sealhulgas pildituvastus, kõnetöötlus, looduskeele töötlemine, ennustav analüüs ja soovituslikud süsteemid. Erinevad arhitektuurid, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) ja rekurrentsed närvivõrgud (RNN), on välja töötatud spetsiifiliste probleemide lahendamiseks.

Tehisnärvivõrkude võimsus seisneb nende võimes õppida keerukaid mustreid ja seoseid suurtest andmehulkadest, mis teeks traditsiooniliste algoritmidega töötlemise keeruliseks või võimatuks. Vaatamata nende edukusele on need ka tundlikud andmete kvaliteedi ja treeningprotsessi parameetrite suhtes.