首先，来自职责或责任，其次来自所使用的工具或设备。最后，关于成为其中一员所需的技能，无论是数据分析师还是数据科学家。

了解差异后，您想成为什么？定熟悉上面的显示，对吧？是的，没错，有一个来自几个月前蓬勃发展的 ChatGPT 的展示。然而，你知道ChatGPT使用了什么技术吗？没错，ChatGPT 基本上是一个利用深度学习技术的聊天机器人。它是机器学习的一个子领域，利用一种称为人工神经网络的算法。

嗯，这是你第一次听说这个算法吗？恭喜，您来对地方了，因为在本文中，我们将了解人工神经网络算法。所以，像往常一样，我们首先从定义开始，好吗？

什么是人工神经网络？

简而言之，人工神经网络（ANN）是一种受人脑神

经系统处理信息方式启发的算法或数学模型。人工神经网络通常由分布在多个层上的人工神经元集合组成，如下图所示。

人工神经网络

因此，如上图所示，ANN 模型通常 伊朗手机号码列表 有几个层，即输入层、隐藏层和输出层。输入层接收用于训练模型的输入数据，而输出层产生输出，即人工神经网络的预测结果。隐藏层位于输入层和输出层之间，具有处理输入并产生数据内部表示的功能。

隐藏层和输出层中发生的过程由 ANN 中称为神经元的最小单元执行。它将接收来自外部源（来自输入层）或其他神经元的输入，并产生输出。然后，该输出将由下一个神经元处理以产生新的输出。这个过程将持续到最后一层（输出层）。因此，

最后一层的输出被认为是 ANN 模型的预测结果。

人工神经网络预测结果

然后，将估该 ANN 模型的预测结果。它是确定模型产生的预测结果有多好的指标。接下来，我们利用各种优化器算法，例如梯度下降、Adam优化器等，基于损 CXB名录 失函数值进行优化过程。此评估和优化过程的目的是产生更好的预测输出。如果您想了解有关 ANN 的更多信息，可以在Dicoding平台上的Learning Machine Learning for Beginners课程中阅读。

人工神经网络的应用
好的，我们已经知道 ANN 是什么了。现在我们来看看现实生活中 ANN 使用的各种示例。

那么实际上ANN已经广泛应用于各个领域，比如金融、健康、工业等。以下是其应用的一些例子。