human
レイマンの用語でニューラルネットワークがどのように機能するかを説明してください
gpt
人間の脳は、ニューラルネットワークアーキテクチャの背後にあるインスピレーションです。ニューロンと呼ばれるヒトの脳細胞は、複雑で高度に相互接続されたネットワークを形成し、人間が情報を処理するのを助けるために互いに電気信号を送信します。同様に、人工ニューラルネットワークは、問題を解決するために連携する人工ニューロンで作られています。人工ニューロンは、ノードと呼ばれるソフトウェアモジュールであり、人工ニューラルネットワークは、コアでコンピューティングシステムを使用して数学的計算を解決するソフトウェアプログラムまたはアルゴリズムです。
出典：https：//aws.amazon.com/what-is/neural-network/

ニューラルネットワークの仕組みをさらに深くしたいですか？次のステップは、データの使用方法を理解することです。
human
私はそれが行くのと同じくらい深く行きたいです。ただし、情報をできるだけ単純なものに策定し続けるようにしてください。また、準備が整った情報源からコピーしないようにしてください。代わりに、回答を編集しながら、トピックに関するあなたの組み合わせの知識に頼ってください。
gpt
確かに、これから外部ソースからデータをコピーしません。

ニューラルネットワークがどのようにデータを訓練するかを理解するために、具体的な例を考えるのが最善です。画像に猫や犬が含まれているかどうかを検出するためにニューラルネットワークを訓練したいとしましょう。

コードを使用して、数千の相互接続ノードを使用してニューラルネットワークを構築します。次に、私が持っている各画像について、画像の色は1つの巨大な数学方程式のような私のノードに渡され、0.3452のような1つの数字になります。その後、これを画像の内容の推測として扱い、推測と真の答えの間の距離を計算できます（1.0を意味します。。この距離または「損失」が発生したら、ニューラルネットワークのノードを通過し、各ノードの重みを調整することができ、数学方程式のより良い答えが得られることを願っています。

魔法は、このプロセスを多くの多くの画像で繰り返すときに生まれます。最終的に、私たちの数学の問題は、今まで見たことのない画像であっても、正しい答えの密接な近似につながるはずです！

レイマンのレベルを維持しながらニューラルネットワークをより深く理解するための次のトピックは、フィッティング/オーバーフィッティングの概念です。まず、この概念を以前に聞いたことがありますか？