Czym jest sieć neuronowa?
Sieć neuronowa (sztuczna sieć neuronowa) to model obliczeniowy inspirowany działaniem ludzkiego mózgu, szeroko stosowany w dziedzinach sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego.
Sieć neuronowa to metoda w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) stosowana do nauczania komputerów przetwarzania danych poprzez naśladowanie działania ludzkiego mózgu. Konkretnie jest to technika uczenia maszynowego w ramach uczenia głębokiego – wykorzystująca połączone ze sobą węzły (podobne do neuronów) ułożone w warstwową strukturę przypominającą sieć neuronową mózgu.
System ten ma zdolność do adaptacji, co oznacza, że komputer może uczyć się na własnych błędach i stale poprawiać swoją dokładność w czasie. Termin „sztuczny neuron” pochodzi od struktury sieci, która symuluje sposób, w jaki neurony w mózgu przekazują sobie sygnały.
Dziś sztuczne sieci neuronowe zyskały ogromną popularność i stały się podstawowym narzędziem w wielu branżach oraz zaawansowanych systemach AI. Są kręgosłupem nowoczesnych algorytmów uczenia głębokiego – większość najnowszych przełomów w AI nosi znamiona głębokich sieci neuronowych.
Budowa i mechanizm działania sieci neuronowych
Sztuczne sieci neuronowe są zbudowane na podstawie inspiracji mózgiem biologicznym. Ludzki mózg zawiera miliardy neuronów połączonych w skomplikowany sposób, przekazujących sygnały elektryczne do przetwarzania informacji; podobnie sztuczne sieci neuronowe składają się z wielu sztucznych neuronów (jednostek programowych) połączonych, by wspólnie realizować określone zadanie.
Każdy sztuczny neuron jest w istocie funkcją matematyczną, która odbiera sygnały wejściowe, przetwarza je i generuje sygnały wyjściowe przekazywane do kolejnego neuronu. Połączenia między tymi neuronami symulują synapsy w ludzkim mózgu.
— Podstawy architektury sieci neuronowych
Warstwa wejściowa
Warstwy ukryte
Warstwa wyjściowa
Dzięki temu mechanizmowi ważne sygnały (o wysokich wagach) są propagowane przez sieć, podczas gdy szumy lub słabe sygnały są tłumione.
Proste sieci neuronowe
- Niewiele warstw ukrytych (1-2)
- Ograniczona liczba parametrów
- Podstawowe rozpoznawanie wzorców
- Szybszy czas treningu
Głębokie sieci neuronowe
- Wiele warstw ukrytych (3+)
- Miliony parametrów
- Złożone nieliniowe zależności
- Wymagają dużych zbiorów danych
Kiedy sieć neuronowa ma wiele warstw ukrytych (zwykle więcej niż dwie), nazywana jest głęboką siecią neuronową. Głębokie sieci neuronowe stanowią fundament obecnych technik uczenia głębokiego. Sieci te mają miliony parametrów (wag) i potrafią uczyć się niezwykle złożonych nieliniowych zależności między wejściami a wyjściami.
Proces treningu sztucznych sieci neuronowych
Sieć neuronowa nie jest sztywnym systemem zaprogramowanym stałymi regułami, lecz uczy się rozwiązywać zadania na podstawie przykładów danych. Proces „uczenia” sieci neuronowej nazywa się treningiem.
Wprowadzanie danych
Podczas treningu sieć otrzymuje dużą ilość danych wejściowych oraz (zwykle) odpowiadające im oczekiwane wyniki, aby mogła dostosować swoje wewnętrzne parametry.
Predykcja i porównanie
Sieć neuronowa wykorzystuje różnicę między swoimi przewidywanymi wynikami a oczekiwanymi rzeczywistymi wynikami do dostosowania wag (parametrów) wewnątrz, poprawiając swoją wydajność.
Dostosowanie wag
Po każdej predykcji sieć porównuje wynik z poprawną odpowiedzią i dostosowuje wagi połączeń, aby zwiększyć dokładność przy kolejnej predykcji.
Na podstawie tego błędu sieć aktualizuje wagi – wzmacniając połączenia, które prowadziły do poprawnych predykcji, i osłabiając te, które powodowały błędy. Proces ten powtarza się tysiące lub miliony razy, aż sieć neuronowa osiągnie stan, w którym błąd predykcji mieści się w akceptowalnym zakresie.
Uczenie nadzorowane
Trening z danymi oznaczonymi
- Jasne pary wejście-wyjście
- Bezpośrednie obliczanie błędu
Uczenie nienadzorowane
Trening z danymi nieoznaczonymi
- Odkrywanie wzorców
- Wydobywanie cech
Uczenie ze wzmocnieniem
Trening z nagrodami/karnymi
- Metoda prób i błędów
- Nauka optymalnej strategii
Po treningu sieć neuronowa potrafi generalizować wiedzę: nie tylko „zapamiętuje” dane treningowe, ale także potrafi zastosować to, czego się nauczyła, do przewidywania nowych, niewidzianych danych. Trening może być nadzorowany (z danymi oznaczonymi), nienadzorowany (z danymi nieoznaczonymi) lub ze wzmocnieniem (z nagrodami/karnymi), w zależności od konkretnego zadania.
Celem jest, aby sieć nauczyła się ukrytych wzorców w danych. Po dobrym wytrenowaniu sztuczne sieci neuronowe stają się potężnymi narzędziami umożliwiającymi szybkie i dokładne klasyfikacje, rozpoznawanie lub przewidywanie – na przykład algorytm wyszukiwania Google jest znanym w praktyce dużym modelem sieci neuronowej.
— Zastosowania uczenia głębokiego w praktyce
Sieci Feedforward
Najprostsza forma, przesyłająca sygnały jednokierunkowo od wejścia do wyjścia. Informacja płynie w jednym kierunku bez pętli czy cykli.
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)
Odpowiednie dla danych sekwencyjnych, takich jak tekst czy dźwięk. Sieci te mają zdolność zapamiętywania i mogą przetwarzać sekwencje o zmiennej długości.
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
Specjalizują się w przetwarzaniu danych obrazowych/wideo. Wykorzystują warstwy konwolucyjne do wykrywania lokalnych cech i wzorców w danych wizualnych.
Autoenkodery
Często stosowane do kompresji danych i uczenia cech. Uczą się kodować dane wejściowe do skompresowanej reprezentacji, a następnie dekodować je z powrotem.
Warto zauważyć, że opracowano wiele architektur sieci neuronowych dostosowanych do różnych typów danych i zadań. Każda z tych sieci ma nieco inną strukturę i sposób działania, ale wszystkie opierają się na ogólnej zasadzie sieci neuronowych: wielu połączonych neuronów uczących się na podstawie danych.
Praktyczne zastosowania sztucznych sieci neuronowych
Dzięki zdolności do uczenia się i przetwarzania złożonych modeli, sztuczne sieci neuronowe znalazły szerokie zastosowanie w wielu różnych dziedzinach. Poniżej przedstawiono kilka typowych zastosowań sieci neuronowych w praktyce:
Wizja komputerowa
Sieci neuronowe pomagają komputerom „widzieć” i rozumieć zawartość obrazów i wideo podobnie jak ludzie. Na przykład w samochodach autonomicznych sieci neuronowe są używane do rozpoznawania znaków drogowych, pieszych, pojazdów i innych elementów na obrazach z kamer.
Modele CNN umożliwiają automatyczną klasyfikację obiektów na obrazach (rozpoznawanie twarzy, rozróżnianie kotów od psów itp.) z rosnącą dokładnością.
Przetwarzanie mowy
Wirtualni asystenci, tacy jak Amazon Alexa, Google Assistant, Siri itp., działają na bazie sieci neuronowych, aby rozpoznawać mowę i rozumieć język ludzki. Technologia ta pozwala na konwersję mowy na tekst, aktywację poleceń głosowych, a nawet naśladowanie głosów.
Dzięki sieciom neuronowym komputery potrafią analizować cechy dźwięku (ton, intonację) i rozumieć treść niezależnie od regionalnych akcentów czy różnych języków.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
W dziedzinie języka sieci neuronowe są wykorzystywane do analizy i generowania języka naturalnego. Aplikacje takie jak tłumaczenie maszynowe, chatboty, automatyczne systemy pytanie-odpowiedź czy analiza sentymentu w mediach społecznościowych korzystają z modeli sieci neuronowych (często RNN lub nowoczesnych architektur Transformer) do rozumienia i reagowania na język ludzki.
Sieci neuronowe pozwalają komputerom uczyć się gramatyki, semantyki i kontekstu dla bardziej naturalnej komunikacji.
Finanse i biznes
W finansach sieci neuronowe stosuje się do prognozowania wahań rynkowych, takich jak ceny akcji, kursy walut, stopy procentowe, na podstawie ogromnych zbiorów danych historycznych. Poprzez rozpoznawanie wzorców w danych z przeszłości, sieci neuronowe wspierają przewidywanie przyszłych trendów i wykrywanie oszustw (np. identyfikowanie nietypowych transakcji kartą kredytową).
Wiele banków i firm ubezpieczeniowych wykorzystuje także sieci neuronowe do oceny ryzyka i podejmowania decyzji (np. zatwierdzanie kredytów, zarządzanie portfelem) w sposób bardziej efektywny.
Opieka zdrowotna
W medycynie sieci neuronowe wspomagają lekarzy w diagnozowaniu i podejmowaniu decyzji terapeutycznych. Typowym przykładem jest wykorzystanie CNN do analizy obrazów medycznych (RTG, MRI, obrazy komórek) w celu wczesnego wykrywania chorób, które mogą umknąć ludzkim oczom.
Dodatkowo sieci neuronowe są używane do przewidywania epidemii, analizy sekwencji genów czy personalizacji planów leczenia pacjentów na podstawie dużych danych genetycznych i medycznych. Sieci neuronowe pomagają zwiększyć dokładność i szybkość diagnozy, przyczyniając się do poprawy jakości opieki zdrowotnej.
Perspektywy na przyszłość i podsumowanie
Od analizy obrazów i dźwięku po rozumienie języka i prognozowanie trendów, sieci neuronowe otworzyły nowe możliwości, jakich wcześniej nie było. W przyszłości, wraz z rozwojem big data i mocy obliczeniowej, sztuczne sieci neuronowe obiecują dalszy rozwój i dostarczanie kolejnych przełomowych zastosowań, pomagając kształtować kolejne pokolenie inteligentnych technologii.
Śledź INVIAI, aby być na bieżąco z kolejnymi przydatnymi informacjami!
