Neuraal Netwerk is een methode binnen het domein van kunstmatige intelligentie (AI) die wordt gebruikt om computers te leren data te verwerken op een manier die het menselijk brein nabootst. Concreet is dit een techniek binnen machine learning, een onderdeel van deep learning – waarbij knooppunten (vergelijkbaar met neuronen) met elkaar verbonden zijn in een gelaagde structuur die lijkt op het neurale netwerk van het brein.

Dit systeem heeft het vermogen tot aanpassing, wat betekent dat de computer kan leren van zijn eigen fouten en zijn nauwkeurigheid in de loop van de tijd continu verbetert. De term "kunstmatige neuron" komt voort uit het feit dat de netwerkstructuur de manier nabootst waarop neuronen in het brein signalen naar elkaar verzenden.

Hoewel het concept van kunstmatige neurale netwerken al vroeg werd ontwikkeld (Warren McCulloch en Walter Pitts ontwikkelden het eerste gesimuleerde neuronmodel in 1943), begon deze technologie pas in de jaren 80 breed toegepast te worden binnen datawetenschap.

Tegenwoordig zijn kunstmatige neurale netwerken explosief populair geworden en vormen ze de kern van veel industriële toepassingen en geavanceerde AI-systemen. Ze zijn de – de meeste recente doorbraken in AI zijn nauw verbonden met diepe neurale netwerken.

Structuur en werkingsmechanisme van neurale netwerken

Kunstmatige neurale netwerken zijn gebouwd op basis van inspiratie uit het biologische brein. Het menselijk brein bevat miljarden neuronen die complex verbonden zijn en elektrische signalen verzenden om informatie te verwerken; op dezelfde manier bestaat een kunstmatig neuraal netwerk uit vele kunstmatige neuronen (software-eenheden) die met elkaar verbonden zijn om samen een bepaalde taak uit te voeren.

Elk kunstmatig neuron is in feite een wiskundige functie (ook wel een knooppunt of node genoemd) die binnenkomende signalen ontvangt, verwerkt en een uitgangssignaal genereert dat naar het volgende neuron wordt gestuurd. De verbindingen tussen deze neuronen bootsen de synapsen in het menselijk brein na.

Een basis neuraal netwerk heeft meestal een gelaagde structuur met drie hoofdtypen lagen:

• Invoerlaag: Ontvangt informatie van de buitenwereld en voert een eerste verwerking uit (bijvoorbeeld normalisatie of eenvoudige kenmerkextractie) voordat het gecodeerde signaal naar de volgende laag wordt gestuurd.
• Verborgen lagen: Ontvangen signalen van de invoerlaag (of van eerdere verborgen lagen) en voeren diepgaandere analyses uit. Een neuraal netwerk kan meerdere verborgen lagen hebben (hoe meer lagen, hoe "dieper" het netwerk). Elke verborgen laag haalt complexere kenmerken uit de output van de vorige laag en geeft deze door aan de volgende laag.
• Uitvoerlaag: De laatste laag die het resultaat van het netwerk produceert na verwerking van alle data. De uitvoerlaag kan één of meerdere knooppunten bevatten, afhankelijk van de taak. Bijvoorbeeld: bij een binaire classificatie (waarbij de uitkomst ja/nee is) is één knooppunt voldoende (met een resultaat van 0 of 1); bij multi-class classificatie zijn er meerdere knooppunten, elk verantwoordelijk voor een specifieke klasse.

Tijdens de verwerking krijgt elke verbinding tussen neuronen een gewicht toegewezen dat de invloed van het signaal aangeeft. Tegelijkertijd past elk neuron een activatiefunctie toe met een bepaalde drempelwaarde: als de som van de binnenkomende signalen (vermenigvuldigd met hun gewichten) de drempel overschrijdt, wordt het neuron "geactiveerd" (en genereert het een uitgangssignaal); anders blijft het stil.

Dankzij dit mechanisme worden belangrijke signalen (met hoge gewichten) door het netwerk geleid, terwijl ruis of zwakke signalen worden onderdrukt.

Wanneer een neuraal netwerk meerdere verborgen lagen heeft (meestal meer dan twee), wordt het een diep neuraal netwerk genoemd. Diepe neurale netwerken vormen de basis van de huidige deep learning-technieken. Deze netwerken bevatten miljoenen parameters (gewichten) en kunnen uiterst complexe niet-lineaire relaties tussen input en output leren.

Het nadeel is dat ze grote hoeveelheden trainingsdata vereisen en aanzienlijk meer rekentijd kosten dan traditionele machine learning-modellen.

Trainingsproces van kunstmatige neurale netwerken

Een neuraal netwerk is geen rigide systeem dat geprogrammeerd is met vaste regels, maar leert hoe het een taak moet oplossen aan de hand van voorbeelddata. Dit leerproces wordt training genoemd.

Tijdens dit proces krijgt het netwerk een grote hoeveelheid inputdata en (meestal) de bijbehorende gewenste output om zijn interne parameters aan te passen. Het netwerk gebruikt het verschil tussen zijn voorspelde output en de verwachte werkelijke output om de gewichten aan te passen en zo zijn prestaties te verbeteren.

Met andere woorden, na elke voorspelling vergelijkt het netwerk de voorspelling met het juiste antwoord en past het de verbindingsgewichten aan zodat de volgende voorspelling nauwkeuriger wordt.

Een veelgebruikte algoritme voor het trainen van neurale netwerken is het backpropagation-algoritme. Dit algoritme voert een iteratieve feedbacklus uit: signalen worden voorwaarts door de lagen gestuurd om de output te berekenen, waarna de fout tussen voorspelde en juiste output achterwaarts door het netwerk wordt teruggevoerd.

Op basis van deze fout past het netwerk de gewichten aan – het verhoogt de gewichten van verbindingen die correcte voorspellingen ondersteunen en verlaagt die van verbindingen die fouten veroorzaken. Dit proces wordt duizenden tot miljoenen keren herhaald totdat het netwerk convergeert en de fout binnen een acceptabel bereik ligt.

Na training kan het netwerk generalizeren: het onthoudt niet alleen de trainingsdata, maar kan ook wat het geleerd heeft toepassen op nieuwe, ongeziene data. Training kan op verschillende manieren plaatsvinden (supervised learning met gelabelde data, unsupervised learning zonder labels, of reinforcement learning met beloningen/straffen), afhankelijk van de specifieke taak.

Kortom, een goed getraind kunstmatig neuraal netwerk wordt een krachtig hulpmiddel dat snelle en nauwkeurige classificatie, herkenning of voorspelling van data mogelijk maakt – bijvoorbeeld, Google's zoekalgoritme is een beroemd groot neuraal netwerk in de praktijk.

Het is belangrijk op te merken dat er veel varianten van neurale netwerkarchitecturen zijn ontwikkeld om beter aan te sluiten bij verschillende soorten data en taken.

Enkele populaire architecturen zijn: feedforward-netwerken (de eenvoudigste vorm, waarbij signalen één richting op gaan van input naar output), recurrente neurale netwerken (RNN) (geschikt voor sequentiële data zoals tekst of audio), convolutionele neurale netwerken (CNN) (gespecialiseerd in beeld- en videoverwerking), en auto-encoders (vaak gebruikt voor datareductie en feature learning).

Hoewel deze netwerken verschillen in structuur en werking, volgen ze allemaal het algemene principe van neurale netwerken: vele verbonden neuronen die leren van data.

Praktische toepassingen van kunstmatige neurale netwerken

Dankzij hun vermogen om complexe modellen te leren en te verwerken, worden kunstmatige neurale netwerken breed toegepast in diverse vakgebieden. Hieronder enkele belangrijke toepassingen in de praktijk:

Computervisie:

Neurale netwerken helpen computers om beelden en video’s te “zien” en te begrijpen zoals mensen dat doen. Bijvoorbeeld in zelfrijdende auto’s worden neurale netwerken gebruikt om verkeersborden, voetgangers en voertuigen te herkennen via camerabeelden.

CNN-modellen maken het mogelijk om objecten in beelden automatisch te classificeren (zoals gezichtsherkenning, onderscheid tussen katten en honden) met steeds hogere nauwkeurigheid.

Spraakverwerking:

Virtuele assistenten zoals Amazon Alexa, Google Assistant en Siri werken op basis van neurale netwerken om spraak te herkennen en menselijke taal te begrijpen. Deze technologie maakt het mogelijk om spraak om te zetten in tekst, spraakgestuurde opdrachten te activeren, of zelfs stemmen na te bootsen.

Door neurale netwerken kan een computer audio-eigenschappen (zoals intonatie en accent) analyseren en de betekenis begrijpen, ongeacht regionale accenten of verschillende talen.

Natuurlijke taalverwerking (NLP):

Op het gebied van taal worden neurale netwerken gebruikt om natuurlijke taal te analyseren en te genereren. Toepassingen zoals machinevertaling, chatbots, automatische vraag-en-antwoord systemen en sentimentanalyse op sociale media maken gebruik van neurale netwerken (vaak RNN’s of moderne Transformer-architecturen) om menselijke taal te begrijpen en erop te reageren. Dankzij neurale netwerken kunnen computers grammatica, betekenis en context leren voor natuurlijkere communicatie.

Financiën en bedrijfsleven:

In de financiële sector worden neurale netwerken ingezet om marktbewegingen te voorspellen, zoals aandelenkoersen, wisselkoersen en rentetarieven, op basis van enorme hoeveelheden historische data. Door patronen in deze data te herkennen, kunnen neurale netwerken toekomstige trends voorspellen en fraude detecteren (bijvoorbeeld ongebruikelijke creditcardtransacties).

Veel banken en verzekeringsmaatschappijen gebruiken neurale netwerken ook om risico’s te beoordelen en beslissingen te nemen (zoals kredietgoedkeuring en portefeuillebeheer) efficiënter te maken.

Gezondheidszorg:

In de medische sector ondersteunen neurale netwerken artsen bij diagnose en behandelbeslissingen. Een bekend voorbeeld is het gebruik van CNN’s voor het analyseren van medische beelden (röntgenfoto’s, MRI’s, celbeelden) om ziekteverschijnselen te detecteren die met het blote oog moeilijk te zien zijn.

Bovendien worden neurale netwerken gebruikt om uitbraken van ziekten te voorspellen, genenreeksen te analyseren en gepersonaliseerde behandelplannen te ontwikkelen op basis van grote datasets van genetische en medische gegevens. Ze verhogen de nauwkeurigheid en snelheid van diagnoses en dragen zo bij aan betere gezondheidszorg.

>>> Klik hier voor meer informatie:

Wat is Computer Vision? Toepassingen en werkwijze

Wat is Natural Language Processing?

Het is duidelijk dat kunstmatige neurale netwerken een cruciale basis vormen voor veel vooruitgang in moderne AI. Deze technologie stelt computers in staat om van data te leren en zelfstandig slimme beslissingen te nemen met minimale menselijke tussenkomst, dankzij hun vermogen om complexe niet-lineaire relaties tussen input en output te modelleren.

Van beeld- en geluidsanalyse tot taalbegrip en trendvoorspelling, neurale netwerken openen nieuwe mogelijkheden die voorheen ondenkbaar waren. In de toekomst, met de groei van big data en rekenkracht, beloven kunstmatige neurale netwerken zich verder te ontwikkelen en nog meer baanbrekende toepassingen te bieden, waarmee ze de volgende generatie slimme technologieën vormgeven.

Volg INVIAI om op de hoogte te blijven van meer nuttige informatie!