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ニューロンネットワークは何であるか、今日の使用と適用を簡単に説明してください。
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ニューロンネットワークは、人間の脳を模倣するテクノロジーの一種です。各ニューロンネットワークは、多くのユニット（「ニューロン」）で構成されており、特定のタスクを実行するために協力します。これらのニューロンは通常、これらのモデルについて話すときに「パラメーター」の名前を指します。（たとえば、有名な175B GPT3パラメーター）

たとえば、動物の画像を認識するためにニューロンネットワークを訓練することができます。これを行うために、私たちは動物のさまざまな画像を表示し、ニューロンネットワークは、イメージが犬、猫、鳥などのイメージであるかどうかを彼が言うことができるパターンを識別するために自分自身で学習します。

ニューロンネットワークのトレーニングプロセスは、タグ付けされた多数の画像、つまり特定のカテゴリ（「CAT」など）に属していると既に識別されている画像を示すことを意味します。ニューロンネットワークは、独自の予測を実際のラベルと比較し、そのパラメーターを調整して精度を向上させます。このプロセスは、ニューロンネットワークが満足のいく精度に達するまで、何度も繰り返されます。

したがって、「猫」または「鳥」の概念を学ぶ代わりに、ニューロンネットワークは、正確な分類を可能にする画像の特定の特性を特定することを学びます。それは彼がなぞなぞをしているかのようであり、多くの試みとフィードバックを通して、彼はついにほとんどの時間を正しく推測することを学びました。

これは多くの分野で適用できます。たとえば、ニューロンネットワークは、病気の診断、気候の予測、言語の翻訳に役立つ可能性があります。さらに、これらのシステムを多くのデータに供給すると、人間が関連するものとして識別されなかったパラメーターを考慮した結果を推測することさえできます。