וואָס איז די נוץ פון ניצן אַ נעוראַל נעץ פֿאַר קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס?
נעוראַל נעטוואָרקס זענען אַ פאָלקס ברירה פֿאַר קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס ווייַל זיי קענען יפעקטיוולי לערנען און דערקענען פּאַטערנז אין גרויס און קאָמפּלעקס דאַטאַסעץ, אַזאַ ווי בילדער אָדער ווידיאס. עטלעכע פון די בענעפיץ פון ניצן נעוראַל נעטוואָרקס פֿאַר קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס זענען: 1. הויך אַקיעראַסי: נעוראַל נעטוואָרקס קענען דערגרייכן הויך אַקיעראַסי אין טאַסקס אַזאַ ווי כייפעץ דערקענונג, בילד קלאַסאַפאַקיישאַן, און סעגמאַנטיישאַן, דורך לערנען קאָמפּלעקס פֿעיִקייטן און כייעראַרקאַקלי רעפּריזענטינג די דאַטן. 2. ראַבוסטנאַס: נעוראַל נעטוואָרקס זענען געזונט צו ראַש און ווערייישאַנז אין די דאַטן אַזאַ ווי ענדערונגען אין ילומאַניישאַן, וואָג און אָריענטירונג. זיי קענען גענעראַליזירן געזונט צו נייַע דאַטן, אפילו אויב עס איז אַ ביסל אַנדערש פון די טריינינג דאַטן. 3. אַדאַפּטאַביליטי: נעוראַל נעטוואָרקס קענען אַדאַפּט צו טשאַנגינג ינווייראַנמאַנץ דורך קאַנטיניואַסלי לערנען פון נייַע דאַטן. דאָס מאכט זיי געזונט פּאַסיק פֿאַר טאַסקס ווו די דאַטן זענען דינאַמיש און ענדערונגען איבער צייט. 4. ווערסאַטילאַטי: נעוראַל נעטוואָרקס קענען ווערן גענוצט פֿאַר אַ ברייט קייט פון קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס, אַזאַ ווי פּנים דערקענונג, כייפעץ דיטעקשאַן, בילד סינטעז, און מער, רעכט צו זייער פיייקייט צו לערנען קאָמפּלעקס, ניט-לינעאַר באציונגען צווישן ינפּוץ און אַוטפּוץ. קוילעלדיק, די נוצן פון נעוראַל נעטוואָרקס אין קאָמפּיוטער זעאונג טאַסקס האט געפֿירט צו באַטייַטיק ימפּרווומאַנץ אין פאָרשטעלונג און ענייבאַלד די אַנטוויקלונג פון פילע פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַנז אין געביטן אַזאַ ווי סערוויילאַנס, כעלטקער און אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס.