מהי רשת עצבית?
רשת עצבית (רשת עצבית מלאכותית) היא מודל חישובי בהשראת אופן פעולת המוח האנושי, הנפוץ בתחומי הבינה המלאכותית (AI) ולמידת מכונה.
רשת עצבית היא שיטה בתחום הבינה המלאכותית (AI) המשמשת ללמד מחשבים לעבד נתונים על ידי חיקוי המוח האנושי. במדויק, זו טכניקת למידת מכונה בתוך תחום ה-למידה עמוקה – באמצעות צמתים מקושרים (בדומה לנוירונים) המסודרים במבנה שכבות המזכיר את הרשת העצבית של המוח.
למערכת זו יש יכולת הסתגלות, כלומר המחשב יכול ללמוד מטעויותיו ולשפר את הדיוק שלו באופן מתמשך לאורך זמן. המונח "נוירון מלאכותי" נובע ממבנה הרשת המדמה כיצד נוירונים במוח מעבירים אותות זה לזה.
כיום, רשתות עצביות מלאכותיות זכו לפופולריות רבה והפכו לכלי מרכזי בתעשיות רבות ובמערכות AI מתקדמות. הן ה-עמוד השדרה של אלגוריתמים מודרניים ללמידה עמוקה – רוב הפריצות דרך האחרונות בבינה מלאכותית נושאות את חותם הרשתות העצביות העמוקות.
מבנה ומנגנון פעולה של רשתות עצביות
רשתות עצביות מלאכותיות נבנות בהשראת המוח הביולוגי. המוח האנושי מכיל מיליארדי נוירונים המקושרים בדרכים מורכבות, שמעבירים אותות חשמליים לעיבוד מידע; בדומה לכך, רשתות עצביות מלאכותיות מורכבות מהרבה נוירונים מלאכותיים (יחידות תוכנה) המקושרות לפעול יחד על משימה מסוימת.
כל נוירון מלאכותי הוא למעשה פונקציה מתמטית המקבלת אותות קלט, מעבדת אותם ומפיקה אותות פלט המועברים לנוירון הבא. הקישורים בין הנוירונים הללו מדמים סינפסות במוח האנושי.
— יסודות ארכיטקטורת רשת עצבית
שכבת הקלט
שכבות נסתרות
שכבת הפלט
תודות למנגנון זה, אותות חשובים (עם משקלים גבוהים) מועברים ברשת, בעוד שאותות רעש או חלשים מדוכאים.
רשתות עצביות פשוטות
- מספר מועט של שכבות נסתרות (1-2)
- פרמטרים מוגבלים
- זיהוי דפוסים בסיסי
- זמן אימון מהיר יותר
רשתות עצביות עמוקות
- מספר רב של שכבות נסתרות (3 ומעלה)
- מיליוני פרמטרים
- קשרים לא ליניאריים מורכבים
- דורשות מערכי נתונים גדולים
כאשר לרשת עצבית יש מספר רב של שכבות נסתרות (בדרך כלל יותר משתיים), היא נקראת רשת עצבית עמוקה. רשתות עצביות עמוקות הן הבסיס לטכניקות ה-למידה העמוקה הנוכחיות. לרשתות אלו יש מיליוני פרמטרים (משקלים) ויכולת ללמוד קשרים לא ליניאריים מורכבים מאוד בין קלט לפלט.
תהליך האימון של רשתות עצביות מלאכותיות
רשת עצבית אינה מערכת נוקשה המתוכנתת עם כללים קבועים, אלא לומדת כיצד לפתור משימות באמצעות דוגמאות נתונים. תהליך "ההוראה" של רשת עצבית נקרא אימון.
הזנת נתונים
במהלך האימון, מסופק לרשת כמות גדולה של נתוני קלט ו(בדרך כלל) מידע פלט רצוי תואם כדי שתוכל לכוונן את הפרמטרים הפנימיים שלה.
חיזוי והשוואה
הרשת העצבית משתמשת בהבדל בין התוצאות החזויות שלה לבין התוצאות המצופות בפועל כדי לכוונן משקלים (פרמטרים) פנימיים, ולשפר את הביצועים שלה.
כוונון משקלים
לאחר כל חיזוי, הרשת משווה את החיזוי לתשובה הנכונה ומכווננת את משקלי הקישורים כדי לשפר את הדיוק לחיזוי הבא.
בהתבסס על השגיאה הזו, הרשת מעדכנת משקלים – מחזקת קישורים שהובילו לחיזויים נכונים ומחלישה את אלו שהובילו לשגיאות. תהליך זה חוזר על עצמו אלפי או מיליוני פעמים עד שהרשת מתכנסת למצב שבו שגיאת החיזוי נמצאת בטווח מקובל.
למידה מונחית
אימון עם נתונים מתויגים
- זוגות קלט-פלט ברורים
- חישוב שגיאה ישיר
למידה בלתי מונחית
אימון עם נתונים לא מתויגים
- גילוי דפוסים
- חילוץ תכונות
למידת חיזוק
אימון עם תגמולים/עונשים
- גישה של ניסוי וטעייה
- למידת אסטרטגיה אופטימלית
לאחר האימון, הרשת העצבית יכולה להכליל ידע: היא לא רק "זוכרת" את נתוני האימון אלא גם יכולה ליישם את מה שלמדה כדי לחזות נתונים חדשים ובלתי נראים. האימון יכול להיות מונחה (עם נתונים מתויגים), בלתי מונחה (עם נתונים לא מתויגים), או למידת חיזוק (עם תגמולים/עונשים), בהתאם למשימה הספציפית.
המטרה היא שהרשת תלמד את הדפוסים הנסתרים בנתונים. לאחר אימון טוב, רשתות עצביות מלאכותיות הופכות לכלים רבי עוצמה המאפשרים סיווג, זיהוי או חיזוי מהירים ומדויקים – לדוגמה, אלגוריתם החיפוש של גוגל הוא רשת עצבית גדולה ומפורסמת בפועל.
— יישומי למידה עמוקה בפועל
רשתות Feedforward
הצורה הפשוטה ביותר, שמעבירה אותות בכיוון אחד מהקלט לפלט. המידע זורם בכיוון יחיד ללא לולאות או מחזורים.
רשתות עצביות חוזרות (RNN)
מתאימות לנתונים סדרתיים כמו טקסט או אודיו. לרשתות אלו יש יכולות זיכרון ויכולת לעבד רצפים באורכים משתנים.
רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN)
מתמחות בעיבוד נתוני תמונה/וידאו. הן משתמשות בשכבות קונבולוציה לזיהוי תכונות ודפוסים מקומיים בנתונים חזותיים.
אוטואנקודרים
שימושיים לעיתים לדחיסת נתונים ולמידת תכונות. הם לומדים לקודד נתוני קלט לייצוג דחוס ואז לפענח אותם חזרה.
ראוי לציין כי פותחו ארכיטקטורות רבות של רשתות עצביות המתאימות לסוגי נתונים ומשימות שונות. לכל אחת מהרשתות הללו מבנים ושיטות פעולה מעט שונות, אך כולן פועלות לפי העיקרון הכללי של רשתות עצביות: ריבוי נוירונים מקושרים הלומדים מנתונים.
יישומים מעשיים של רשתות עצביות מלאכותיות
תודות ליכולתם ללמוד ולעבד מודלים מורכבים, רשתות עצביות מלאכותיות מיושמות באופן נרחב בתחומים רבים ושונים. להלן כמה יישומים טיפוסיים של רשתות עצביות בפועל:
ראייה ממוחשבת
רשתות עצביות מסייעות למחשבים "לראות" ולהבין תוכן תמונות ווידאו בדומה לבני אדם. לדוגמה, ברכבים אוטונומיים משתמשים ברשתות עצביות לזיהוי תמרורי תנועה, הולכי רגל, רכבים ועוד מתמונות מצלמה.
מודלים של CNN מאפשרים למחשבים לסווג אובייקטים בתמונות (זיהוי פנים, הבחנה בין חתולים לכלבים וכו') בדיוק הולך וגדל.
עיבוד דיבור
עוזרים וירטואליים כמו אמזון אלקסה, גוגל אסיסטנט, סירי ועוד פועלים על בסיס רשתות עצביות כדי לזהות דיבור ולהבין שפה אנושית. טכנולוגיה זו מאפשרת המרת דיבור לטקסט, הפעלת פקודות קוליות ואפילו חיקוי קולות.
תודות לרשתות עצביות, מחשבים יכולים לנתח תכונות אודיו (טון, אינטונציה) ולהבין תוכן ללא תלות במבטאים אזוריים או שפות שונות.
עיבוד שפה טבעית (NLP)
בתחום השפה, רשתות עצביות משמשות לניתוח ויצירת שפה טבעית. יישומים כמו תרגום מכונה, צ'אטבוטים, מערכות שאלות ותשובות אוטומטיות או ניתוח סנטימנטים ברשתות חברתיות משתמשים במודלים של רשתות עצביות (לעיתים RNN או ארכיטקטורות Transformer מודרניות) להבנת שפה אנושית ותגובה לה.
רשתות עצביות מאפשרות למחשבים ללמוד דקדוק, סמנטיקה והקשר לתקשורת טבעית יותר.
פיננסים ועסקים
בפיננסים, רשתות עצביות מיושמות לחיזוי תנודות בשוק כגון מחירי מניות, שערי מטבע, ריביות, בהתבסס על נתוני עבר עצומים. בזיהוי דפוסים בנתוני העבר, רשתות עצביות תומכות בחיזוי מגמות עתידיות וזיהוי הונאות (למשל, זיהוי עסקאות חריגות בכרטיסי אשראי).
בנקים וחברות ביטוח רבות משתמשות גם ברשתות עצביות להערכת סיכונים ולקבלת החלטות (כגון אישורי הלוואות, ניהול תיקי השקעות) בצורה יעילה יותר.
בריאות
ברפואה, רשתות עצביות מסייעות לרופאים באבחון והחלטות טיפול. דוגמה טיפוסית היא שימוש בCNN לניתוח תמונות רפואיות (צילום רנטגן, MRI, תמונות תאים) לזיהוי סימנים מוקדמים למחלות שעשויים להחמיץ בעין בלתי מזוינת.
בנוסף, רשתות עצביות משמשות לחיזוי התפרצויות מחלות, ניתוח רצפי גנים או התאמת תוכניות טיפול אישיות למטופלים בהתבסס על נתונים גנטיים ורפואיים גדולים. רשתות עצביות תורמות לשיפור הדיוק והמהירות באבחון, ומשפרות את איכות הטיפול.
מבט לעתיד וסיכום
מאנליזת תמונות ואודיו להבנת שפה וחיזוי מגמות, רשתות עצביות פתחו אפשרויות חדשות שמעולם לא נראו קודם. בעתיד, עם גידול בנתונים גדולים וכוח מחשוב, רשתות עצביות מלאכותיות מבטיחות להמשיך להתפתח ולהביא יישומים פורצי דרך נוספים, ולסייע לעצב את הדור הבא של טכנולוגיה חכמה.
עקבו אחרי INVIAI כדי להתעדכן במידע שימושי נוסף!
