Mi az a neurális hálózat?
A neurális hálózat (mesterséges neurális hálózat) egy számítási modell, amelyet az emberi agy működése ihletett, és széles körben alkalmazzák a mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás területén.
A neurális hálózat a mesterséges intelligencia (MI) területén alkalmazott módszer, amely a számítógépek adatfeldolgozásának megtanítására szolgál az emberi agy utánzásával. Konkrétan egy gépi tanulási technika a mélytanulás ágán belül – összekapcsolt csomópontokból (hasonlóan a neuronokhoz) áll, réteges szerkezetben, amely az agy neurális hálózatára emlékeztet.
Ez a rendszer képes alkalmazkodni, vagyis a számítógép tanulhat a saját hibáiból, és folyamatosan javíthatja pontosságát az idő múlásával. Az „mesterséges neuron” kifejezés a hálózat szerkezetéből ered, amely szimulálja, hogyan továbbítják az agyban a neuronok a jeleket egymás között.
Napjainkban a mesterséges neurális hálózatok robbanásszerű népszerűségre tettek szert, és számos iparágban, valamint fejlett MI rendszerekben alapvető eszközzé váltak. Ezek a modern mélytanulási algoritmusok gerincét képezik – a legújabb MI áttörések többsége mély neurális hálózatokra épül.
A neurális hálózatok szerkezete és működési mechanizmusa
A mesterséges neurális hálózatok az élő agyból vett inspiráció alapján épülnek fel. Az emberi agy több milliárd neuronból áll, amelyek bonyolult módon kapcsolódnak egymáshoz, elektromos jeleket továbbítva az információ feldolgozásához; hasonlóan, a mesterséges neurális hálózatok sok mesterséges neuront (szoftver egységeket) tartalmaznak, amelyek együtt dolgoznak egy adott feladaton.
Minden mesterséges neuron lényegében egy matematikai függvény, amely bemeneti jeleket fogad, feldolgozza azokat, és kimeneti jeleket generál, amelyeket a következő neuronnak továbbít. A neuronok közötti kapcsolatok az emberi agy szinapszisait szimulálják.
— A neurális hálózat architektúrájának alapjai
Bemeneti réteg
Rejtett rétegek
Kimeneti réteg
Ennek a mechanizmusnak köszönhetően a fontos jelek (nagy súlyokkal) továbbítódnak a hálózaton keresztül, míg a zaj vagy gyenge jelek elnyomódnak.
Egyszerű neurális hálózatok
- Kevés rejtett réteg (1-2)
- Korlátozott paraméterek
- Alap mintafelismerés
- Gyorsabb tanítási idő
Mély neurális hálózatok
- Több rejtett réteg (3+)
- Millió paraméter
- Összetett nemlineáris kapcsolatok
- Nagy adathalmazokat igényel
Ha egy neurális hálózat több rejtett réteggel rendelkezik (általában kettőnél többel), akkor mély neurális hálózatnak nevezzük. A mély neurális hálózatok képezik a jelenlegi mélytanulási technikák alapját. Ezek a hálózatok millió paraméterrel (súllyal) rendelkeznek, és rendkívül összetett nemlineáris kapcsolatokat képesek megtanulni a bemenetek és kimenetek között.
A mesterséges neurális hálózatok tanítási folyamata
A neurális hálózat nem egy merev rendszer, amely fix szabályokkal van programozva, hanem tanulja a feladatok megoldását adatpéldák alapján. A neurális hálózat „tanítási” folyamatát tréningnek nevezzük.
Adatbevitel
A tréning során a hálózat nagy mennyiségű bemeneti adatot és (általában) a hozzájuk tartozó kívánt kimeneti információt kap, hogy be tudja állítani belső paramétereit.
Előrejelzés és összehasonlítás
A neurális hálózat a jósolt eredmények és a várt valós eredmények közötti különbséget használja a súlyok (paraméterek) belső beállítására, javítva ezzel a teljesítményét.
Súlybeállítás
Minden előrejelzés után a hálózat összehasonlítja az előrejelzést a helyes válasszal, és módosítja a kapcsolati súlyokat, hogy a következő előrejelzés pontosabb legyen.
A hiba alapján a hálózat frissíti a súlyokat – megerősítve azokat a kapcsolatokat, amelyek helyes előrejelzéshez vezettek, és gyengítve azokat, amelyek hibához vezettek. Ez a folyamat ezerszer vagy milliószor ismétlődik, amíg a neurális hálózat el nem éri azt az állapotot, ahol az előrejelzési hiba elfogadható tartományban van.
Felügyelt tanulás
Címkézett adatokkal történő tanítás
- Világos bemenet-kimenet párok
- Közvetlen hibaszámítás
Nem felügyelt tanulás
Címkézetlen adatokkal történő tanítás
- Mintázatfelismerés
- Jellemzők kinyerése
Megerősítéses tanulás
Jutalmak/károk alapján történő tanítás
- Próbálkozás és hiba módszer
- Optimális stratégia tanulása
A tanítás után a neurális hálózat képes általánosítani a tudást: nemcsak „megjegyzi” a tanító adatokat, hanem alkalmazni is tudja a tanultakat új, ismeretlen adatok előrejelzésére. A tanítás lehet felügyelt (címkézett adatokkal), nem felügyelt (címkézetlen adatokkal) vagy megerősítéses tanulás (jutalmak/károk alapján), a konkrét feladattól függően.
A cél, hogy a hálózat megtanulja az adatok rejtett mintázatait. Ha jól betanították, a mesterséges neurális hálózatok erőteljes eszközökké válnak, amelyek gyors és pontos osztályozást, felismerést vagy előrejelzést tesznek lehetővé – például a Google keresőalgoritmusa egy híres, nagyszabású neurális hálózat a gyakorlatban.
— Mélytanulási alkalmazások a gyakorlatban
Előrecsatolt hálózatok
A legegyszerűbb forma, amely egyirányúan továbbítja a jeleket a bemenettől a kimenetig. Az információ egyetlen irányban áramlik, hurkok vagy ciklusok nélkül.
Rekurzív neurális hálózatok (RNN)
Alkalmasak szekvenciális adatok, például szöveg vagy hang feldolgozására. Ezek a hálózatok memóriával rendelkeznek, és képesek változó hosszúságú sorozatok feldolgozására.
Konvolúciós neurális hálózatok (CNN)
Kifejezetten képek és videók feldolgozására specializálódtak. Konvolúciós rétegeket használnak a helyi jellemzők és mintázatok felismerésére a vizuális adatokban.
Autoenkóderek
Gyakran használják adatkompresszióra és jellemzőtanulásra. Megtanulják az bemeneti adatokat tömörített reprezentációvá kódolni, majd visszafejteni.
Érdemes megjegyezni, hogy számos neurális hálózati architektúrát fejlesztettek ki különböző adat- és feladattípusokhoz. Ezek a hálózatok kissé eltérő szerkezetűek és működési módúak, de mind követik a neurális hálózatok általános elvét: sok összekapcsolt neuron tanul az adatokból.
A mesterséges neurális hálózatok gyakorlati alkalmazásai
Képességüknek köszönhetően, hogy tanuljanak és összetett modelleket dolgozzanak fel, a mesterséges neurális hálózatokat számos különböző területen alkalmazzák. Az alábbiakban néhány tipikus alkalmazást mutatunk be a gyakorlatban:
Számítógépes látás
A neurális hálózatok segítik a számítógépeket abban, hogy „lásson” és értelmezze a képi és videós tartalmakat hasonlóan az emberekhez. Például az önvezető autókban neurális hálózatokat használnak a közlekedési táblák, gyalogosok, járművek felismerésére a kameraképek alapján.
A CNN modellek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy automatikusan osztályozzák a képeken lévő tárgyakat (arcazonosítás, macska és kutya megkülönböztetése stb.) egyre növekvő pontossággal.
Beszédfeldolgozás
Az olyan virtuális asszisztensek, mint az Amazon Alexa, Google Assistant, Siri stb., neurális hálózatokra épülnek, hogy felismerjék a beszédet és megértsék az emberi nyelvet. Ez a technológia lehetővé teszi a beszéd szöveggé alakítását, hangparancsok aktiválását vagy akár hangutánzást is.
A neurális hálózatoknak köszönhetően a számítógépek képesek elemezni az audio jellemzőket (hangszín, intonáció), és megérteni a tartalmat függetlenül a regionális akcentusoktól vagy különböző nyelvektől.
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
A nyelv területén a neurális hálózatokat a természetes nyelv elemzésére és generálására használják. Olyan alkalmazások, mint a gépi fordítás, chatbotok, automatizált kérdés-válasz rendszerek vagy a közösségi médiában végzett érzelemelemzés neurális hálózati modelleket (gyakran RNN-eket vagy modern Transformer architektúrákat) használnak az emberi nyelv megértésére és válaszadásra.
A neurális hálózatok lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy megtanulják a nyelvtant, szemantikát és a kontextust a természetesebb kommunikáció érdekében.
Pénzügy és üzlet
A pénzügyekben a neurális hálózatokat a piaci ingadozások, például részvényárak, árfolyamok, kamatlábak előrejelzésére alkalmazzák hatalmas történelmi adatok alapján. A múltbeli adatok mintázatainak felismerésével a neurális hálózatok támogatják a jövőbeni trendek előrejelzését és a csalások felismerését (pl. szokatlan hitelkártya tranzakciók azonosítása).
Sok bank és biztosító társaság is használja a neurális hálózatokat a kockázatok értékelésére és döntéshozatalra (például hitelbírálat, portfóliókezelés) hatékonyabban.
Egészségügy
Az orvostudományban a neurális hálózatok segítik az orvosokat a diagnózisban és a kezelési döntésekben. Tipikus példa a CNN használata orvosi képek (röntgen, MRI, sejtképek) elemzésére, hogy korai jeleket fedezzenek fel olyan betegségeknél, amelyeket a szabad szem nem venne észre.
Ezenkívül a neurális hálózatokat használják járványok előrejelzésére, génszekvenciák elemzésére vagy személyre szabott kezelési tervek kidolgozására nagy genetikai és orvosi adatbázisok alapján. A neurális hálózatok javítják a diagnózis pontosságát és sebességét, hozzájárulva a jobb egészségügyi ellátáshoz.
Jövőbeli kilátások és összefoglalás
A képek és hangok elemzésétől a nyelv megértéséig és a trendek előrejelzéséig a neurális hálózatok új lehetőségeket nyitottak meg, amelyek korábban elképzelhetetlenek voltak. A jövőben, a nagy adatok és a számítási kapacitás növekedésével, a mesterséges neurális hálózatok ígéretesen folytatják fejlődésüket és további áttörő alkalmazásokat hoznak, segítve az intelligens technológia következő generációjának kialakítását.
Kövess minket, az INVIAI-t, hogy további hasznos információkról értesülj!
Kommentek 0
Hagyj egy kommentet
Még nincsenek kommentek. Légy te az első!