Какие основные принципы работы нейронных сетей в искусственном интеллекте?

Основные принципы работы нейронных сетей в искусственном интеллекте:

1. Постановка задачи. 2 С этого начинается работа над построением нейронной сети. 2
2. Сбор исходных данных. 2 Для работы нейросети нужна информация, на основе которой она будет учиться искать решение. 2 Данные должны быть качественными. 2
3. Анализ данных. 2 Это нужно, чтобы выяснить, нет ли скрытых зависимостей или некорректных данных. 2
4. Обучение нейронной сети. 23 Нейросети показывают часть данных, чтобы она поняла взаимосвязь между ними, и периодически проверяют качество работы. 2 Обычно тренируют несколько нейронных сетей, выбирают наиболее качественную из них и продолжают работать с ней. 2
5. Преобразования. 3 Входные нейроны получают информацию, преобразуют её и передают дальше. 3 Содержание информации автоматически обрабатывается с помощью формул и превращается в математические коэффициенты. 3
6. Обработка и выводы. 3 У каждого нейрона есть «вес» — число внутри него, рассчитанное по особым алгоритмам. 3 Он показывает, насколько показания нейрона значимы для всей сети. 3 Во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются. 3
7. Результат. 3 Выводом нейронной сети становится набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ. 3