Рекуррентные нейронные сети (РНС) являются мощным инструментом для работы с последовательными данными, и они решают множество задач в различных областях. Давайте рассмотрим каждую из предложенных задач и определим, какие из них действительно решаются с помощью РНС.

• Языковые модели и генерация текста: Да, рекуррентные нейронные сети широко используются для создания языковых моделей, которые могут предсказывать следующее слово в предложении на основе предыдущих слов. Они также могут генерировать текст, имитируя стиль и структуру существующих текстов.
• Анализ таблиц: Нет, рекуррентные нейронные сети не являются оптимальным выбором для анализа таблиц. Для таких задач чаще используют другие модели, такие как деревья решений или градиентный бустинг, которые лучше подходят для работы с табличными данными.
• Машинный перевод: Да, РНС активно применяются в машинном переводе. Они могут эффективно обрабатывать последовательности слов в одном языке и генерировать соответствующие последовательности в другом языке.
• Распознавание речи: Да, рекуррентные нейронные сети также используются в системах распознавания речи. Они способны анализировать временные последовательности звуковых сигналов и преобразовывать их в текст.

Таким образом, правильные ответы на ваш вопрос:

• Языковые модели и генерация текста
• Машинный перевод
• Распознавание речи

Важно отметить, что РНС особенно хорошо справляются с задачами, где данные имеют временную зависимость или последовательную структуру, что делает их идеальными для обработки языка и звука.