तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार की मशीन सीखने की तकनीक है जो मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के व्यवहार की नकल करती है।
तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न सीख सकते हैं, समस्याओं की पहचान कर सकते हैं और मौजूदा डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां कर सकते हैं।
तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है जैसे कि पैटर्न, मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, एल्गोरिथम ट्रेडिंग और छवि प्रसंस्करण की मान्यता।
तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग बहुत जटिल डेटा से जानकारी निकालने और अपेक्षाकृत सटीक भविष्यवाणियों को बनाने के लिए किया जा सकता है।
न्यूरल नेटवर्क में एक न्यूरॉन नेटवर्क होता है जो उन्हें बदलते वातावरण को विकसित करने, सीखने और अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
तंत्रिका नेटवर्क डेटा को वर्गीकृत कर सकते हैं और उनके द्वारा सीखे गए पैटर्न के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
तंत्रिका नेटवर्क मनुष्यों की तुलना में अधिक जटिल डेटा में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं।
तंत्रिका नेटवर्क पारंपरिक एल्गोरिदम की तुलना में अधिक जटिल समस्याओं को हल कर सकता है।
तंत्रिका नेटवर्क में मनुष्यों की तुलना में अधिक डेटा और तेजी से संसाधित करने की क्षमता है।
तंत्रिका नेटवर्क मनुष्यों की तुलना में अधिक सटीक और विश्वसनीय भविष्यवाणियों का उत्पादन कर सकते हैं।
