Вы заметили, что начинаете видеть рекламу товаров, которые вы ранее искали в Google или на любой другой платформе электронной коммерции? Вы задавались вопросом, как Siri или Alexa следуют вашим инструкциям? Что ж, именно мощь искусственного интеллекта объединяет все это. Технология работает на серверной части, обеспечивая богатый и беспрепятственный пользовательский опыт. Более того, искусственные нейронные сети (ANN) являются ключом к обучению систем или машин реагировать на инструкции подобно людям.
Нейронные сети в машинном обучении сочетают искусственный интеллект и дизайн, вдохновленный мозгом, для изменения современных вычислений. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных искусственных нейронов, которые имитируют сложную работу человеческого мозга. Это привело к замечательным достижениям в области машинного обучения. Существует несколько типов нейронных сетей, каждая из которых адаптирована для конкретных задач.
Давайте подробно узнаем все о нейронных сетях в искусственном интеллекте здесь.
Представьте себе нейронную сеть как компьютерную программу, вдохновленную тем, как работает человеческий мозг. В нашем мозге есть нейроны (крошечные клетки), которые работают вместе, помогая нам думать, запоминать и решать проблемы. Аналогично, нейронная сеть в компьютере имеет цифровые “нейроны”, которые работают вместе для принятия решений или распознавания паттернов.
Точно так же, как мы учимся на опыте, нейронные сети учатся на данных. Вы можете показать нейронной сети множество примеров, например, фотографий кошек и собак, и со временем она научится определять разницу между ними.
Понимание терминов и компонентов нейронных сетей имеет решающее значение, поскольку они образуют строительные блоки любой нейронной сети, определяя ее структуру и то, как она обрабатывает информацию для выполнения задач, варьирующихся от простых до очень сложных.
Слои – это наборы нейронов внутри нейронной сети.
Архитектура этих уровней (сколько их, как они подключены и т.д.) Существенно влияет на производительность и возможности сети.
В искусственном интеллекте существуют различные типы нейронных сетей, которые объясняются в этом разделе.
Этот тип нейронной сети предназначен для обработки входных данных с сетчатой структурой, таких как изображение. Он используется для обработки данных изображений и компьютерного зрения и использует сверточные и объединяющие слои для извлечения объектов из изображения. Его реальные приложения включают в себя обнаружение объектов в автономных транспортных средствах.
Это нейронная сеть прямого типа, которая использует нелинейные функции активации и имеет три или более уровня, которые включают входной уровень, выходной уровень и один или несколько скрытых слоев.
Эта нейронная сеть соединяет нейроны в направленном цикле, чтобы она могла обрабатывать последовательные данные. В модели RNN выходные данные от обрабатывающего узла передаются в узлы того же или предыдущего уровня.
Это тип нейронной сети RNN в искусственном интеллекте, который решает проблему исчезающего градиента при обучении RNN. LSTM использует ячейки памяти и вентили для выборочной записи, чтения и стирания информации.
Эта нейронная сеть может работать с входной последовательностью переменной длины, такой как текст. Она делает структурированные прогнозы с использованием весов.
Он использует две модели RNN для сопоставления входных последовательностей с выходными, например, для перевода с одного языка на другой.
Эта нейронная сеть в машинном обучении имеет один скрытый слой и используется для более простых задач. Она также используется в качестве строительного блока для более крупных сетей.
Нейронные сети используются во многих доменах и секторах. Вот примеры использования нейронных сетей, которые вы должны знать.:
Нейронные сети, в частности сверточные нейронные сети (CNN), широко используются в задачах распознавания изображений. Они используют такие технологии, как системы распознавания лиц, классификация изображений в социальных сетях и обнаружение объектов в автономных транспортных средствах.
В сфере НЛП нейронные сети облегчают языковой перевод, анализ настроений и распознавание речи. Такие технологии, как чат-боты, голосовые помощники (например, Siri и Alexa) и сервисы языкового перевода (например, Google Translate), используют эти сети.
Нейронные сети помогают диагностировать заболевания, с высокой точностью анализируя медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, магнитно-резонансная томография и компьютерная томография. Они также помогают прогнозировать прогрессирование заболевания и персонализировать планы лечения.
В финансах нейронные сети используются для алгоритмической торговли, обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности и автоматизации обслуживания клиентов. Они анализируют огромные объемы финансовых данных для выявления закономерностей или аномалий, которые могут указывать на мошенническую деятельность.
Самоуправляемые автомобили и автономные дроны используют нейронные сети для таких задач, как планирование пути, объезд препятствий и принятие решений в динамичных условиях.
Такие компании, как Netflix, Amazon и Spotify, используют нейронные сети для управления своими системами рекомендаций, анализируя данные пользователей, чтобы предлагать товары, фильмы или музыку с учетом индивидуальных предпочтений.
Нейронные сети используются при разработке искусственного интеллекта в видеоиграх для создания более реалистичных и сложных NPC (неигровых персонажей). Они также используются при процедурной генерации контента, когда игровой контент создается в режиме реального времени на основе действий игрока.
На производстве нейронные сети оптимизируют производственные процессы, прогнозируют отказы оборудования (профилактическое обслуживание) и улучшают контроль качества. В управлении цепочками поставок они улучшают прогнозирование спроса и планирование логистики.
Нейронные сети вносят свой вклад в науку о климате, обрабатывая и анализируя большие наборы данных об окружающей среде для прогнозирования погоды, мониторинга стихийных бедствий и изучения последствий изменения климата.
В робототехнике нейронные сети позволяют роботам интерпретировать сенсорные данные, принимать решения и извлекать уроки из взаимодействия с окружающей средой, что приводит к созданию более сложных и адаптируемых роботизированных систем.
Предположим, существует автоматическая система для проверки эффективности текущего распределения веса по сравнению с фактической производительностью и предоставления метода изменения назначения для максимального увеличения производительности. Нет необходимости вдаваться в детали, чтобы понять, можно ли сделать этот процесс автоматическим и может ли машина извлечь уроки из этого опыта.
Нейронные сети для машинного обучения подобны простой или множественной линейной регрессионной модели, которая имеет функцию активации в конце. Нейрон уровня i примет выходные данные всех нейронов из i-1 в качестве входных данных, вычислит взвешенную сумму и добавит к ней смещение. После этого он переходит к функции активации, как показано на диаграмме выше.
Первый нейрон из первого слоя будет связан со всеми входными данными из предыдущего слоя. Таким же образом нейрон второго слоя из первого скрытого слоя будет подключен к входам из предыдущего слоя, и тот же процесс повторится для всех нейронов первого скрытого слоя. Нейроны во втором скрытом слое, которые являются выходами ранее скрытого слоя, будут входами, и каждый из них будет подключаться к предыдущим нейронам таким же образом. Этот процесс известен как прямое распространение.
После прогнозирования результата он будет сравнен с фактическим результатом. Мы рассчитаем потери и попытаемся их минимизировать. Итак, как можно минимизировать потери? Вот тут-то и возникает концепция обратного распространения .
После расчета потерь мы корректируем веса и отклонения таким образом, чтобы они могли минимизировать потери. Мы можем обновлять веса и отклонения, используя алгоритм, известный как градиентный спуск. Мы движемся в направлении, противоположном градиенту, концепции, полученной из ряда Тейлора
Алгоритм нейронной сети – это набор правил и математических операций, которые определяют, как нейронная сеть обрабатывает данные, извлекает из них уроки и принимает решения или прогнозы. Давайте разберем ключевые компоненты и этапы, задействованные в типичном алгоритме нейронной сети.:
Нейронная сеть начинает с инициализации своих параметров, в первую очередь весов и отклонений. Обычно для этих параметров устанавливаются небольшие случайные значения.
Конечный уровень сети выдает выходные данные. Характер выходных данных зависит от типа задачи (например, единственное значение для регрессии, набор вероятностей для классификации).
Сеть вычисляет разницу между своими выходными данными и фактическим целевым значением, используя функцию потерь (например, среднеквадратичную ошибку для регрессии, кросс-энтропию для классификации). Этот показатель известен как потери или затраты, и он показывает, насколько хорошо работает сеть.
Чтобы улучшить свою производительность, сети необходимо скорректировать свои веса и отклонения. Это делается с помощью процесса, называемого обратным распространением.
Во время обратного распространения производная функции потерь вычисляется по каждому параметру (вес и смещение). Это показывает нам, насколько небольшое изменение каждого параметра повлияет на ошибку вывода.
Затем сеть использует эту информацию для обновления своих параметров таким образом, чтобы минимизировать потери. Обычно для этого используется градиентный спуск или его вариант.
Шаги 2-5 повторяются в течение многих итераций (эпох), при этом сеть непрерывно улучшает свои параметры на основе накопленных градиентов от каждой итерации.
Данные часто передаются небольшими пакетами (пакетное обучение), и параметры обновляются после каждого пакета. Это известно как стохастический градиентный спуск (SGD) или мини-пакетное обучение.
Процесс обучения продолжается до тех пор, пока сеть не достигнет удовлетворительного уровня производительности, который может быть определен достаточно низкими потерями в обучающих данных или высокой точностью в проверочном наборе данных.
Что такое поисковые системы? Поисковые системы – это сложные программные комплексы, предназначенные для поиска информации…
Интернет – это невероятное пространство возможностей, но одновременно и место, где за вашей онлайн-активностью может…
В современном цифровом мире защита конфиденциальности стала первостепенной задачей. Каждый день мы оставляем следы своей…
Что это такое? Анонимность в интернете – это состояние, при котором ваша личность и действия…
Фишинг – это одна из самых распространенных киберугроз, которая ежегодно обходится пользователям интернета в миллионы…
Что такое защита данных в облаке? Защита данных в облаке – это комплекс мер, направленных…