算法类型:预测建模
用例:情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。**
让我们从最广为人知的人工智能(AI)开始吧。神经网络是机器学习的子类的一部分。它们的设计和建造模仿了神经元层面的大脑功能,与轴突和树突相互作用,以便通过系统传递信息,通过一系列“层”产生预测结果并输出。每个图层都提供了一个额外的数据表示层,并允许您对最复杂的问题进行建模。
神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法,并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括自然语言处理和视觉识别。而且这种监督学习算法可以支持回归和分类问题。
