human
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。
gpt
ニューラルネットワークの主な考え方は、人間の脳などの「インテリジェントな」行動を再現しようとすることです。これは、データを受信、処理、生成するノードのレイヤーの相互接続を通じて達成されます。これらのノードは、出力データを精製および研磨する目的で調整され、自然言語処理、画像認識、結果予測、オブジェクト分類など、特定のアクティビティのためにトレーニングできます。

その使用は、ロボット工学、薬、ビデオゲーム、アート、マーケティングなど、さまざまな分野で拡張されています。その使用の例については、私たちは次のとおりです。
 - 周囲の環境を認識し、それに応じて行動できる自律システムの開発
 -  X線、磁気共鳴など、医療画像の分析による疾患の検出。
 - より洗練された仕上げを実現し、リソースが少なくなるためのグラフィックプロセッシングの最適化。
 - 示されているすべてを含むテキストエントリを介した高品質およびコヒーレント画像の生成。
 - 金融取引における疑わしいパターンまたは詐欺の識別。

要約すると、ニューロンネットワークは今日のさまざまな分野で重要なツールであり、比較的複雑な問題を解決し、プロセスの効率を改善するのに役立ちます。