Реальные и бизнес-приложения нейронных сетей

Реальные и бизнес-приложения нейронных сетей

Сегодня нейронные сети (NN) революционизируют бизнес и повседневную жизнь, выводя нас на новый уровень в области искусственного интеллекта (ИИ). Что такое нейронные сети вы можете изучить детальнее.

Реальные и бизнес-приложения нейронных сетей

 Имитируя работу взаимосвязанных клеток мозга, машины с поддержкой NN (включая смартфоны и компьютеры, которыми мы пользуемся ежедневно) теперь обучены учиться, распознавать закономерности и делать прогнозы гуманоидным образом, а также решать проблемы во всех секторах бизнеса.

В этой статье мы предлагаем наиболее полезное руководство по основным алгоритмам нейронных сетей, зависимости от больших данных, последним инновациям и будущему. Мы включаем внутреннюю информацию от пионеров, приложения для разработки и бизнеса, а также дополнительные ресурсы.

скачать новый ускоритель компьютера

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети (NN), также известные как искусственные нейронные сети (ANN), представляют собой вычислительные модели — по сути, алгоритмы. Нейронные сети обладают уникальной способностью извлекать смысл из неточных или сложных данных, находить закономерности и обнаруживать тенденции, которые слишком сложны для человеческого мозга или других компьютерных технологий. Нейронные сети предоставили нам большее удобство во многих отношениях, в том числе с помощью приложений для совместного использования, интеллектуальной сортировки Gmail и предложений на Amazon.

Наиболее новаторским аспектом нейронных сетей является то, что после обучения они обучаются самостоятельно. Таким образом, они имитируют человеческий мозг, который состоит из нейронов, фундаментальных строительных блоков как для человека, так и для передачи информации по нейронной сети.

“Человеческий мозг и искусственные нейронные сети обучаются одинаково”, — объясняет Алекс Кардинелл, основатель и генеральный директор Cortx, компании, занимающейся искусственным интеллектом, которая использует нейронные сети при разработке своих решений для обработки естественного языка, включая автоматическое приложение для исправления грамматики Perfect Tense. “В обоих случаях нейроны постоянно корректируют свою реакцию в зависимости от раздражителей. Если что-то сделано правильно, вы получите положительную обратную связь от нейронов, которая затем с еще большей вероятностью сработает в аналогичном случае в будущем. И наоборот, если нейроны получают отрицательную обратную связь, каждый из них научится с меньшей вероятностью срабатывать в будущем ”, — отмечает он.

Как функционирует биологическая модель нейронных сетей

Что представляют собой нейронные сети, эмулирующие структуру человеческого мозга, и как работает обучение?

Мозг всех млекопитающих состоит из взаимосвязанных нейронов, которые передают электрохимические сигналы. Нейроны состоят из нескольких компонентов: тела, которое включает ядро и дендритыаксоны, которые соединяются с другими клетками; и терминалы аксонов или синапсы, которые передают информацию или стимулы от одного нейрона к другому. В сочетании это устройство выполняет функции связи и интеграции в нервной системе. Человеческий мозг имеет огромное количество процессоров (86 миллиардов нейронов), которые обеспечивают выполнение очень сложных функций.

Как функционируют искусственные нейронные сети

ANNS — это статистические модели, предназначенные для адаптации и самопрограммирования с использованием алгоритмов обучения для понимания и сортировки концепций, изображений и фотографий. Чтобы процессоры выполняли свою работу, разработчики размещают их в слоях, которые работают параллельно. Входной слой аналогичен дендритам в нейронной сети человеческого мозга. Скрытый слой сравним с телом клетки и находится между входным и выходным слоями (что сродни синаптическим выходам в мозге). Скрытый уровень — это место, где искусственные нейроны принимают набор входных данных на основесинаптический вес, который представляет собой амплитуду или силу соединения между узлами. Эти взвешенные входные данные генерируют выходные данные через передаточную функцию на выходной уровень.

Как вы обучаете нейронную сеть?

После того как вы структурировали сеть для конкретного приложения, начинается обучение (то есть обучение). Существует два подхода к обучению. Контролируемое обучение обеспечивает сеть желаемыми результатами путем ручной оценки производительности сети или путем предоставления желаемых результатов и входных данных. Неконтролируемое обучение происходит, когда сеть понимает вводимые данные без посторонней помощи или инструкций.

В области обучения без присмотра еще предстоит пройти долгий путь. “Получение информации из немаркированных данных, [процесс], который мы называем неконтролируемым обучением, сейчас является очень актуальной темой, но явно не тем, что мы еще разгадали. Это то, что по-прежнему попадает в рубрику проблем ”, — отмечает Йошуа Бенгио из Монреальского университета в статье “Рост нейронных сетей и глубокого обучения в нашей повседневной жизни”.

Бенгио имеет в виду тот факт, что количество нейронных сетей не может соответствовать количеству соединений в человеческом мозге, но способность первых наверстать упущенное может быть только за горизонтом. Закон Мура, который гласит, что общая вычислительная мощность компьютеров будет удваиваться каждые два года, дает нам представление о том, в каком направлении движутся нейронные сети и искусственный интеллект. Генеральный директор Intel Брайан Кржанич подтвердил на выставке Computer Electronics Show 2017, что “Закон Мура жив, здоров и процветает”. С момента своего создания в середине 20-го века способность нейронных сетей “думать” меняла наш мир невероятными темпами.

Краткая история нейронных сетей

Нейронные сети появились в начале 1940-х годов, когда математики Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс создали простую систему на основе алгоритмов, предназначенную для имитации функций человеческого мозга. Работа в этой области ускорилась в 1957 году, когда Фрэнк Розенблатт из Корнеллского университета задумал персептрон, новаторский алгоритм, разработанный для выполнения сложных задач распознавания. В течение последующих четырех десятилетий нехватка вычислительной мощности, необходимой для обработки больших объемов данных, тормозила прогресс. В 2000-х годах, благодаря появлению большей вычислительной мощности и более сложного оборудования, а также наличию огромных массивов данных, из которых можно извлекать информацию, у компьютерных ученых наконец было то, что им было нужно, и нейронные сети и ИИ взлетели, и конца этому не видно. Чтобы понять, насколько расширилась эта область в новом тысячелетии, учтите, что девяносто процентов интернет-данных было создано с 2016 года. Этот темп будет продолжать ускоряться благодаря развитию Интернета вещей (IoT).

Понравилась статья? Раскажите друзьям:
Уважаемые посетители! Пожалуйста, оставляйте свои отзывы или комментарии. Они могут помочь другим пользователям.
Просмотров Просмотров: 16 ОтзывыОтзывы (0)

Оставте отзыв

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *