Czym są sieci neuronowe i jaki mają związek z uczeniem głębokim?
Sieci neuronowe odzwierciedlają zachowanie mózgu człowieka pozwalając tym samym programom komputerowym na osiąganie znacznie lepszych wyników niż dotychczas. Sprawdź, co umożliwi zastosowanie sieci neuronowych w Twoim biznesie!
⠀
Czym są sieci neuronowe?
⠀
Sieci nieuronowe, znane również jako ANN lub SNN (czyli sztuczne lub stymulowane sieci neuronowe) to niezwykle ciekawe narzędzie, które zalicza się do ogólnie pojętej kategorii sztucznej inteligencji. Powodem tej kwalifikacji jest porównanie ich do modeli ludzkiego mózgu, który również opiera się na działaniu sieci neuronowych.
⠀
Przejdźmy więc do rzeczy: sieci neuronowe to sztuczne struktury, których zasada działania oraz budowa ma za zadanie naśladowanie procesów zachodzących w naturalnym układzie nerwowym. To założenie pozwala na wykorzystywanie sieci neuronowych w rozwiązywaniu problemów oraz analizie danych, w których czasem inne metody zawodzą lub okazują się nieprzydatne.
⠀
Sztuczne sieci neuronowe, czyli ANN, złożone są z warstw węzłów, które obejmują warstwę wejściową, ukryte warstwy oraz warstwę wyjściową. Każdy ze sztucznych neuronów, czyli wspomnianych węzłów, łączy się z kolejnymi oraz ma przypisaną wartość i próg. W przypadku, kiedy wyjście dowolnego z nich przekracza odpowiednią wartość, jest on aktywowany podczas przesyłania danych do następnej warstwy sieci neuronowej. Jeżeli natomiast wyjście danego węzła nie przekracza przypisanych wartości, dane nie zmieniają miejsca pobytu i pozostają w danej warstwie sieci.
⠀
Sieci neuronowe są oparte na danych szkoleniowych. Jest to spowodowane tym, że z biegiem czasu mogą one samodzielnie się uczyć i poprawiać dokładność przechowywania i klasyfikowania danych. Po osiągnięciu wysokiego poziomu dokładności umożliwiają błyskawiczną klasyfikację oraz podział danych, który skutecznie można wykorzystywać zarówno w informatyce, jak i w mechanizmach opierających się na sztucznej inteligencji. Przeprowadzanie tego typu procesów za pomocą sieci neuronowych przebiega znacznie szybciej niż w przypadku wykonywania ich odręcznie przez ekspertów.
⠀
⠀
Rodzaje sieci neuronowych
⠀
Istnieje kilka rodzajów, na jakie dzieli się sieci neuronowe. Warto wspomnieć, że każda z nich posiada jedną cechę wspólną, a mianowicie strukturę. Dowolna sieć neuronowa składa się z neuronów połączonych ze sobą synapsami. Synapsy natomiast bezpośrednio związane są z wagami, jak nazywa się wartości liczbowe. Interpretacja wartości liczbowych jest zależna do modelu.
⠀
Sieci jednokierunkowe
⠀
Pierwszym z opisywanych rodzajów sieci neuronowych są sieci jednokierunkowe, przez które wzorzec lub sygnał przechodzi tylko raz w swoim cyklu. Oznacza to, że nie występuje w nich sprzężenie zwrotne. Jednokierunkowe sieci można podzielić na trzy kategorie ze względu na ilość warstw w nich występujących. Jednowarstwowe wykorzystywane są jedynie do rozwiązywania wąskiej klasy problemów, natomiast dwuwarstwowe i wielowarstwowe mogą zająć się szerszym obszarem problemów. Są pod tym względem równoważne, aczkolwiek wykorzystuje się w nich odmienne algorytmy uczenia.
⠀
Sieci rekurencyjne
⠀
Sieci rekurencyjne to ogólna nazwa dla sieci wykorzystujących graf z cyklami. Istnieje duża różnorodność w ramach tej kategorii, jednak można wyróżnić dwa główne modele rekurencyjne, a mianowicie sieć Hopfielda oraz maszynę Boltzmanna. Te pierwszy model to sieć ze sprężeniem zwrotnym, w której wyjścia każdego neuronu są przypisywane wraz z odpowiednimi wagami na wejścia poszczególnych neuronów. Maszyna Boltzmanna natomiast jest stochastyczną modyfikacją sieci Hopfielda. Umożliwiła ona uczenie ukrytych neuronów oraz zlikwidowanie wzorców pasożytniczych przez zwiększenie czasu stymulacji.
⠀
Samoorganizujące się mapy
⠀
Nazywane również sieciami Kohonena, samoorganizujące się mapy to sieci neuronów, które mają za zadanie zorganizować wielowymiarowe informacje w sposób umożliwiających prezentację i analizę w przestrzeni o znacznie mniejszej liczbie wymiarów, a mianowicie na mapie. Uczenie się sieci Kohonena opiera się na zmianach współrzędnych neuronów. Mają one dążyć do wzorca zgodnego ze strukturą, jaką posiadają analizowane dane. Sieci neuronowe w ten sposób „rozpinają się” w obrębie zbiorów danych, po czym dopasowują do nich swoją strukturę.
⠀
Pozostałe
⠀
Popularne są również SVM, czyli maszyny wektorów wspierających, RBF – sieci bazujące na radialnych funkcjach oraz sieci przesyłające żetony. Niedawno powstały również sieci oparte na impulsujących neuronach.
⠀
⠀
Uczenie głębokie a sieci neuronowe
⠀
Pojęcie uczenia głębokiego, czyli deep learning,oraz sieci neuronowe często wykorzystywane są zamiennie, co może powodować wiele pomyłek. Należy zauważyć, że określenie „głębokie” w pojęciu „uczenie głębokie” nawiązuje do głębokości warstw w sieci neuronowej. Składająca się z większej ilości niż trzy warstwy sieć neuronowa może zostać nazwana również algorytmem uczenia głębokiego. Sieć, która ma jedynie dwie lub trzy warstwy jest natomiast podstawową siecią neuronową, która nie może otrzymać miana algorytmu deep learning.
Związek uczenia głębokiego oraz sieci neuronowych polega na zależności. Deep learning to jedynie kategoria uczenia maszynowego, która polega na tworzeniu sieci neuronowych. Ma ona za zadanie udoskonalanie wybranej techniki takiej jak na przykład rozpoznawanie głosu czy przetwarzanie naturalnego języka. Uczenie głębokie oraz sieci neuronowe jako para znajdują także zastosowanie w projektowaniu leków oraz bioinformatyce.
⠀
Wykorzystanie sieci neuronowych w zarządzaniu biznesem
⠀
W branży biznesowej sieci neuronowe mają naprawdę szeroką gamę zastosowań. Wykorzystuje się je między innymi do analizy zbiorów zawierających dane przeróżnych klientów, aby móc je później lepiej pogrupować i zaoferować spersonalizowane oferty. Sieci neuronowe stosuje się również jako sposób badania zdolności kredytowej danego klienta. Dzięki zaawansowanej technologii, za pomocą której tworzone są sieci neuronowe, można także za ich pomocą wykryć próby wyłudzenia pożyczki, doboru oferty cenowej, automatyzacji procesu wczesnej windykacji lub nawet ankietowania klientów za pomocą IVR.
⠀
Podsumowanie – sieci neuronowe
⠀
Związek uczenia głębokiego z sieciami neuronowymi polega na budowie algorytmów deep learning, który opiera się właśnie o neurony. Nie bez powodu sieci na nich bazujące są porównywane do ludzkiego mózgu. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej o sieciach neuronowych oraz wielu innych zagadnieniach związanych z tematem sztucznej inteligencji, zapraszamy na nasze szkolenia. Gwarantujemy, że odpowiemy wyczerpująco na każde nurtujące Cię pytanie.