神经网络作为人工智能的核心技术，已广泛应用于多个领域。以下是几个典型应用场景：

1. 图像识别 📸

通过卷积神经网络（CNN），可实现对图片内容的自动分类与目标检测。例如：

  • 手写数字识别（MNIST数据集）
  • 医疗影像分析（如X光片、CT扫描）
  • 自动驾驶中的交通标志识别

图像识别

2. 自然语言处理 📘

利用循环神经网络（RNN）和Transformer模型，完成文本相关的任务：

  • 机器翻译（如中英互译）
  • 情感分析（判断用户评论情绪倾向）
  • 文本生成（自动撰写文章或对话）

![(https://cloud-image.ullrai.com/q/自然语言处理/)

3. 金融风控 🏦

神经网络可应用于信用评分、欺诈检测等场景：

  • 分析用户交易行为模式
  • 预测股票价格走势
  • 识别异常金融活动

金融风控

4. 推荐系统 🎯

基于深度学习的推荐算法能提升用户体验：

  • 网络内容推荐（如视频、文章）
  • 电商个性化推荐
  • 社交媒体好友推荐

推荐系统

如需深入了解神经网络的基础知识，可访问 /community/tutorials/nn-basics 进行学习。