Neuronová síť je metoda v oblasti umělé inteligence (AI), která slouží k tomu, aby počítače zpracovávaly data způsobem napodobujícím lidský mozek. Konkrétně jde o techniku strojového učení (machine learning) patřící do podkategorie hlubokého učení (deep learning) – využívající uzly (podobné nervovým buňkám) propojené v hierarchické struktuře připomínající neuronovou síť mozku.

Tento systém má schopnost adaptace, což znamená, že počítač se dokáže učit ze svých chyb a postupně zvyšovat přesnost výsledků v čase. Termín „umělý neuron“ vychází z faktu, že struktura sítě napodobuje způsob, jakým si neurony v mozku předávají signály.

Ačkoliv koncept umělé neuronové sítě vznikl již velmi brzy (Warren McCulloch a Walter Pitts vyvinuli první model umělého neuronu v roce 1943), až v 80. letech 20. století začala tato technologie nacházet široké uplatnění v oblasti datové vědy.

Dnes jsou umělé neuronové sítě velmi rozšířené a představují klíčový nástroj v mnoha průmyslových odvětvích i pokročilých AI systémech. Jsou základem moderních algoritmů hlubokého učení – většina nedávných průlomů v AI je spojena právě s hlubokými neuronovými sítěmi.

Struktura a princip fungování neuronové sítě

Umělá neuronová síť je postavena na inspiraci biologickým mozkem. Lidský mozek obsahuje miliardy neuronů propojených složitými sítěmi, které přenášejí elektrické signály pro zpracování informací; podobně umělá neuronová síť sestává z mnoha umělých neuronů (softwarových jednotek) propojených tak, aby společně řešily určité úkoly.

Každý umělý neuron je ve skutečnosti matematická funkce (nazývaná uzel, nebo node), která přijímá vstupní signály, zpracovává je a vytváří výstupní signál předávaný dalším neuronům. Spojení mezi neurony napodobují synapse v lidském mozku.

Základní neuronová síť má obvykle vrstevnatou strukturu se třemi hlavními typy vrstev:

• Vstupní vrstva: Přijímá informace z okolního světa do sítě. Uzly ve vstupní vrstvě provádějí předběžné zpracování dat (například normalizaci, jednoduchou extrakci rysů) a předávají zakódované signály do další vrstvy.
• Skryté vrstvy: Přijímají signály z vstupní vrstvy (nebo předchozích skrytých vrstev) a provádějí hlubší analýzu. Neuronové sítě mohou mít více skrytých vrstev (čím více vrstev, tím „hlubší“ síť). Každá skrytá vrstva extrahuje složitější rysy z výstupu předchozí vrstvy a předává výsledky dál.
• Výstupní vrstva: Poslední vrstva, která generuje výsledky sítě po zpracování všech dat. Výstupní vrstva může obsahovat jeden nebo více uzlů v závislosti na úloze. Například u binární klasifikace (ano/ne, pravda/nepravda) stačí jeden uzel (výsledek 0 nebo 1); u vícetřídní klasifikace je výstupní vrstva tvořena více uzly, z nichž každý odpovídá jedné třídě výsledků.

Při zpracování je každému spojení mezi neurony přiřazena váha (weight), která určuje sílu vlivu signálu. Každý neuron také používá aktivační funkci s určitým prahem: pokud součet vstupních signálů (násobených váhami) překročí práh, neuron „aktivuje“ výstupní signál; pokud ne, signál nevysílá.

Díky tomuto mechanismu jsou důležité signály (s vysokými váhami) přenášeny sítí, zatímco šum nebo slabé signály jsou potlačeny.

Pokud má neuronová síť více skrytých vrstev (obvykle více než dvě), nazývá se hluboká neuronová síť (deep neural network). Hluboké neuronové sítě jsou základem současných technik hlubokého učení. Tyto sítě mají miliony parametrů (váh) a dokážou se naučit extrémně složité nelineární vztahy mezi vstupy a výstupy.

Na druhou stranu to vyžaduje velké množství trénovacích dat a výrazně delší výpočetní čas ve srovnání s tradičními modely strojového učení.

Proces tréninku umělé neuronové sítě

Neuronová síť není systém pevně naprogramovaný podle pevných pravidel, ale učí se řešit úkoly na základě příkladů dat. Proces „učení“ sítě se nazývá trénink.

Během tréninku je síti předkládáno velké množství vstupních dat spolu s odpovídajícími požadovanými výstupy, aby mohla sama upravovat své parametry. Síť využívá rozdíl mezi svým předpovězeným výsledkem a očekávaným skutečným výsledkem k úpravě vah uvnitř sítě a tím zlepšování své výkonnosti.

Jinými slovy, po každé předpovědi síť porovná svůj výsledek s pravdou a upraví váhy tak, aby příště byla přesnější.

Jedním z běžných algoritmů používaných při tréninku neuronových sítí je zpětná propagace (backpropagation). Tento algoritmus provádí opakovanou zpětnou smyčku: signály jsou nejprve posílány dopředu přes vrstvy k výpočtu výstupu, poté je chyba (rozdíl mezi předpovědí a správným výstupem) zpětně šířena sítí.

Na základě této chyby síť aktualizuje váhy – zvyšuje váhy spojení, která vedla k správné předpovědi, a snižuje váhy těch, která vedla k chybné předpovědi. Tento proces se opakuje tisíce až miliony krát, dokud síť nedosáhne stavu, kdy je chyba mezi předpovědí a skutečností akceptovatelně nízká.

Po tréninku může neuronová síť generalizovat naučené znalosti: nejenže „zapamatuje“ tréninková data, ale dokáže aplikovat naučené vzory na nová, dosud neviděná data. Trénink může probíhat různými způsoby (učení s učitelem s označenými daty, učení bez učitele s neoznačenými daty, nebo posilované učení s odměnami a tresty), v závislosti na konkrétním úkolu.

Celkově je cílem naučit síť modelovat skryté vzory v datech. Když je dobře natrénovaná, umělá neuronová síť se stává silným nástrojem umožňujícím rychlou a přesnou klasifikaci, rozpoznávání nebo predikci dat – například Google vyhledávací algoritmus je velmi známá rozsáhlá neuronová síť v praxi.

Je třeba poznamenat, že existuje mnoho variant architektur neuronových sítí vyvinutých pro různé typy dat a úkolů.

Mezi běžné architektury patří: feedforward neuronové sítě (feedforward neural network – nejjednodušší typ, kde signál proudí jedním směrem od vstupu k výstupu), rekurentní neuronové sítě (recurrent neural network, RNN – vhodné pro sekvenční data jako text nebo zvuk), konvoluční neuronové sítě (convolutional neural network, CNN – specializované na zpracování obrazových a video dat) a autoenkodéry (autoencoder – často používané pro kompresi dat a učení rysů).

Každý z těchto typů sítí má odlišnou strukturu a způsob fungování, ale všechny dodržují základní princip neuronové sítě: mnoho propojených neuronů, které se učí z dat.

Praktické využití umělých neuronových sítí

Díky schopnosti učit se a zpracovávat složité modely jsou umělé neuronové sítě široce využívány v mnoha různých oblastech. Níže uvádíme několik typických aplikací neuronových sítí v praxi:

Počítačové vidění:

Neuronové sítě pomáhají počítačům „vidět“ a rozumět obsahu obrázků a videí podobně jako lidé. Například v autonomních vozidlech se neuronové sítě používají k rozpoznávání dopravních značek, chodců, vozidel a dalších objektů z kamerových snímků.

Modely CNN umožňují automatickou a stále přesnější klasifikaci objektů na obrázcích (rozpoznávání obličejů, rozlišení kočky a psa apod.).

Zpracování hlasu:

Virtuální asistenti jako Amazon Alexa, Google Assistant, Siri a další fungují na základě neuronových sítí, které rozpoznávají hlas a rozumí lidské řeči. Tato technologie umožňuje převod řeči na text, aktivaci hlasových příkazů nebo dokonce napodobování hlasu.

Díky neuronovým sítím mohou počítače analyzovat zvukové rysy (intonaci, přízvuk) a rozumět obsahu bez ohledu na regionální dialekt nebo jazyk.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP):

V oblasti jazyka se neuronové sítě používají k analýze a generování přirozeného jazyka. Aplikace jako strojový překlad, chatboti, systémy automatických otázek a odpovědí nebo analýza sentimentu na sociálních sítích využívají neuronové sítě (často RNN nebo moderní architektury Transformer) k porozumění a reakci na lidský jazyk. Díky nim se počítače učí gramatiku, význam a kontext pro přirozenější komunikaci.

Finance a obchod:

V oblasti financí se neuronové sítě používají k predikci tržních pohybů, jako jsou ceny akcií, směnné kurzy, úrokové sazby, na základě obrovského množství historických dat. Rozpoznáváním vzorců v minulých datech mohou neuronové sítě pomoci předpovídat budoucí trendy a odhalovat podvody (například neobvyklé transakce kreditními kartami).

Mnoho bank a pojišťoven také využívá neuronové sítě k efektivnějšímu hodnocení rizik a rozhodování (například schvalování půjček, správa portfolií).

Zdravotnictví a péče o zdraví:

V medicíně neuronové sítě pomáhají lékařům při diagnostice a rozhodování o léčbě. Typickým příkladem je použití CNN k analýze lékařských snímků (rentgen, MRI, buněčné obrazy) pro detekci příznaků nemocí, které mohou být lidským okem přehlédnuty.

Kromě toho se neuronové sítě používají k predikci šíření epidemií, analýze genových sekvencí nebo personalizaci léčebných plánů na základě rozsáhlých dat o genech a zdravotních záznamech. Pomáhají zvyšovat přesnost a rychlost diagnostiky a tím zlepšovat kvalitu péče o pacienty.

>>> Klikněte pro více informací:

Co je to počítačové vidění? Aplikace a principy fungování

Co je zpracování přirozeného jazyka?

Je zřejmé, že umělé neuronové sítě jsou klíčovým základem mnoha pokroků v moderní AI. Tato technologie umožňuje počítačům učit se z dat a samostatně činit inteligentní rozhodnutí s minimálním lidským zásahem díky schopnosti modelovat složité nelineární vztahy mezi vstupy a výstupy.

Od analýzy obrazů a zvuků až po porozumění jazyku a predikci trendů otevírají neuronové sítě nové možnosti, které dříve nebyly dostupné. V budoucnu, s rozvojem velkých dat a výpočetní síly, umělé neuronové sítě slibují další vývoj a přinesou ještě více průlomových aplikací, formujících další generaci inteligentních technologií.

Sledujte INVIAI pro další užitečné informace!