Rețeaua Neurală este o metodă în domeniul inteligenței artificiale (AI) folosită pentru a instrui calculatoarele să proceseze date imitând modul în care funcționează creierul uman. Mai exact, aceasta este o tehnică de învățare automată (machine learning) din ramura învățării profunde (deep learning) – care utilizează noduri (asemănătoare celulelor nervoase) interconectate într-o structură stratificată ce seamănă cu rețeaua neuronală a creierului.

Acest sistem are capacitatea de adaptare, adică calculatorul poate învăța din propriile greșeli și își poate îmbunătăți continuu acuratețea în timp. Termenul „neuron artificial” provine din faptul că structura acestei rețele imită modul în care celulele nervoase (neuroni) din creier comunică între ele.

Deși conceptul de rețea neuronală artificială a fost dezvoltat încă de la începuturi (Warren McCulloch și Walter Pitts au creat primul model de neuron artificial în 1943), abia în anii 1980 această tehnologie a început să fie aplicată pe scară largă în domeniul științei datelor.

Astăzi, rețelele neuronale artificiale au cunoscut o explozie de popularitate și au devenit un instrument esențial în numeroase industrii, precum și în sistemele avansate de AI. Ele reprezintă coloana vertebrală a algoritmilor moderni de învățare profundă – majoritatea inovațiilor recente în AI poartă amprenta rețelelor neuronale profunde.

Structura și mecanismul de funcționare al rețelei neuronale

Rețeaua neuronală artificială este construită inspirându-se direct din creierul biologic. Creierul uman conține miliarde de neuroni conectați complex, care transmit semnale electrice pentru procesarea informațiilor; similar, rețeaua neuronală artificială este formată din numeroși neuroni artificiali (unități software) conectați între ei pentru a rezolva împreună o anumită sarcină.

Fiecare neuron artificial este, în esență, o funcție matematică (numită nod, sau node), care primește semnale de intrare, le procesează și generează un semnal de ieșire transmis neuronului următor. Conexiunile dintre acești neuroni imită sinapsele din creierul uman.

O rețea neuronală de bază are, de obicei, o structură stratificată cu trei tipuri principale de straturi:

• Stratul de intrare: Primește informații din lumea exterioară către rețea. Nodurile din stratul de intrare preprocesează datele (de exemplu: normalizare, extragere simplă de caracteristici) și apoi transmit semnalele codificate către stratul următor.
• Stratul ascuns: Primește semnale de la stratul de intrare (sau de la un strat ascuns anterior) și continuă analiza aprofundată. Rețeaua neuronală poate avea mai multe straturi ascunse (cu cât sunt mai multe, cu atât rețeaua este mai „profundă”). Fiecare strat ascuns extrage caracteristici mai complexe din ieșirea stratului anterior și transmite rezultatul mai departe.
• Stratul de ieșire: Ultimul strat care generează rezultatul rețelei după procesarea completă a datelor. Stratul de ieșire poate conține unul sau mai mulți noduri, în funcție de problema de rezolvat. De exemplu: dacă problema este o clasificare binară (adevărat/fals, da/nu), stratul de ieșire poate avea un singur nod (care oferă rezultatul 0 sau 1); pentru clasificări multi-clasă, stratul de ieșire va avea mai multe noduri, fiecare responsabil pentru o clasă de rezultate.

În procesul de calcul, fiecare conexiune între neuroni este asociată cu un coeficient de ponderare (weight) care indică nivelul de influență al semnalului. În același timp, fiecare neuron aplică o funcție de activare cu un prag specific: dacă suma semnalelor de intrare (după înmulțirea cu ponderile) depășește pragul, neuronul „se activează” (emite semnalul de ieșire), iar dacă nu, neuronul nu transmite semnalul mai departe.

Datorită acestui mecanism, semnalele importante (cu ponderi mari) sunt propagate prin rețea, în timp ce zgomotul sau semnalele slabe sunt limitate.

Când o rețea neuronală are mai multe straturi ascunse (de obicei mai mult de 2), aceasta este numită rețea neuronală profundă (deep neural network). Rețelele neuronale profunde stau la baza tehnicii moderne de învățare profundă. Aceste rețele pot avea milioane de parametri (ponderi) și pot învăța relații neliniare extrem de complexe între intrări și ieșiri.

Totuși, prețul plătit este necesitatea unui volum foarte mare de date de antrenament și a unui timp de calcul semnificativ mai mare comparativ cu modelele tradiționale de învățare automată.

Procesul de antrenament al rețelei neuronale artificiale

Rețeaua neuronală nu este un sistem programat rigid cu reguli fixe, ci învață să rezolve sarcini prin exemple de date. Procesul de „predare” a rețelei neuronale se numește antrenament (training).

În acest proces, rețeaua primește un volum mare de date de intrare și (de obicei) informații corespunzătoare despre rezultatul dorit, pentru a-și ajusta singură parametrii. Rețeaua neuronală folosește diferența dintre rezultatul previzionat și rezultatul așteptat pentru a regla ponderile interne, îmbunătățindu-și performanța.

Cu alte cuvinte, după fiecare predicție, rețeaua compară rezultatul cu răspunsul corect și ajustează ponderile conexiunilor astfel încât următoarea predicție să fie mai precisă.

Un algoritm popular folosit în antrenamentul rețelelor neuronale este algoritmul de propagare înapoi (backpropagation). Acest algoritm realizează un ciclu iterativ de feedback: semnalul este transmis înainte prin straturi pentru a calcula ieșirea, apoi eroarea dintre ieșirea previzionată și cea corectă este transmisă înapoi prin rețea.

Pe baza acestei erori, rețeaua actualizează ponderile – le crește pentru conexiunile care au contribuit la o predicție corectă și le scade pentru cele care au dus la o predicție greșită. Acest proces se repetă de mii sau milioane de ori până când rețeaua converge la o stare în care eroarea dintre predicție și realitate este acceptabilă.

După antrenament, rețeaua neuronală poate generaliza cunoștințele: nu doar „memorează” datele învățate, ci poate aplica ceea ce a învățat pentru a face predicții pe date noi, nevăzute anterior. Antrenamentul poate fi realizat în diverse moduri (învățare supravegheată cu date etichetate, învățare nesupravegheată cu date neetichetate sau învățare prin întărire cu recompense/pedeapsă), în funcție de problema specifică.

În esență, scopul este ca rețeaua să învețe un model ascuns în date. Odată bine antrenată, rețeaua neuronală artificială devine un instrument puternic care permite clasificarea, recunoașterea sau predicția rapidă a datelor cu o precizie ridicată – de exemplu, algoritmul de căutare Google este o rețea neuronală de scară largă foarte cunoscută în practică.

Este important de menționat că au fost dezvoltate numeroase variante arhitecturale ale rețelelor neuronale pentru a se potrivi diferitelor tipuri de date și sarcini.

Unele arhitecturi populare includ: rețeaua feedforward (feedforward neural network – cea mai simplă formă, transmite semnale într-o singură direcție de la input la output), rețeaua neuronală recurentă (recurrent neural network, RNN – potrivită pentru date secvențiale precum text sau sunet), rețeaua neuronală convoluțională (convolutional neural network, CNN – specializată în procesarea imaginilor/video), și autoencoderul (autoencoder – folosit adesea pentru comprimarea datelor și învățarea caracteristicilor).

Fiecare dintre aceste tipuri de rețele are o structură și un mod de funcționare ușor diferit, dar toate respectă principiul general al rețelelor neuronale: multiple neuroni conectați și învățare din date.

Aplicații practice ale rețelelor neuronale artificiale

Datorită capacității de a învăța și procesa modele complexe, rețelele neuronale artificiale au fost și sunt aplicate pe scară largă în numeroase domenii. Mai jos sunt câteva aplicații reprezentative ale rețelelor neuronale în practică:

Viziune computerizată: 

Rețelele neuronale ajută calculatoarele să „vadă” și să înțeleagă conținutul imaginilor și videoclipurilor, similar cu oamenii. De exemplu, în mașinile autonome, rețelele neuronale sunt folosite pentru a recunoaște semnele de circulație, pietonii, vehiculele etc. din imaginile capturate de camere.

Modelele CNN permit clasificarea automată a obiectelor din imagini (recunoașterea fețelor, diferențierea pisicilor de câini etc.) cu o precizie tot mai mare.

Procesarea vocii:

Asistenții virtuali precum Amazon Alexa, Google Assistant, Siri etc. funcționează pe baza rețelelor neuronale pentru recunoașterea vocii și înțelegerea limbajului uman. Această tehnologie permite transformarea vorbirii în text, activarea comenzilor vocale sau chiar imitarea vocii.

Datorită rețelelor neuronale, calculatoarele pot analiza caracteristicile sunetului (ton, intonație) și pot înțelege conținutul indiferent de accentul regional sau limba vorbită.

Procesarea limbajului natural (NLP): 

În domeniul lingvisticii, rețelele neuronale sunt folosite pentru a analiza și genera limbaj natural. Aplicații precum traducerea automată, chatbot-urile, sistemele de întrebări și răspunsuri automate sau analiza sentimentelor pe rețelele sociale utilizează modele neuronale (de obicei RNN sau arhitecturi moderne Transformer) pentru a înțelege și a răspunde limbajului uman. Astfel, calculatoarele pot învăța gramatica, semantica și contextul pentru a comunica natural.

Finanțe - afaceri: 

În domeniul financiar, rețelele neuronale sunt utilizate pentru previzionarea fluctuațiilor pieței, cum ar fi prețurile acțiunilor, cursurile valutare, ratele dobânzilor, bazându-se pe volume uriașe de date istorice. Prin identificarea tiparelor din datele trecute, rețelele neuronale pot sprijini anticiparea tendințelor viitoare și detectarea fraudei (de exemplu, tranzacții neobișnuite cu carduri de credit).

Numeroase bănci și companii de asigurări folosesc rețele neuronale pentru evaluarea riscurilor și luarea deciziilor (aprobarea creditelor, gestionarea portofoliilor) într-un mod mai eficient.

Sănătate - îngrijire medicală: 

În domeniul medical, rețelele neuronale sprijină medicii în diagnosticare și decizii terapeutice. Un exemplu tipic este utilizarea rețelelor CNN pentru analiza imaginilor medicale (radiografii, RMN, imagini celulare) pentru detectarea semnelor bolii care pot fi trecute cu vederea de ochiul uman.

De asemenea, rețelele neuronale sunt folosite pentru a prezice izbucnirea epidemiilor, analiza secvențelor genetice sau personalizarea tratamentelor pentru pacienți pe baza datelor genetice și medicale. Acestea contribuie la creșterea preciziei și vitezei în diagnosticare, îmbunătățind calitatea îngrijirii medicale.

>>> Faceți clic pentru a afla mai multe:

Ce este Computer Vision? Aplicații și modul de funcționare

Ce este Procesarea Limbajului Natural?

Se poate observa că rețeaua neuronală artificială este o bază esențială pentru multe progrese în AI modernă. Această tehnologie permite calculatoarelor să învețe din date și să ia decizii inteligente cu intervenție minimă umană, datorită capacității de a modela relații neliniare complexe între datele de intrare și cele de ieșire.

De la analiza imaginilor și sunetelor până la înțelegerea limbajului și previzionarea tendințelor, rețelele neuronale au deschis posibilități noi, nemaivăzute anterior. În viitor, odată cu dezvoltarea datelor mari și a puterii de calcul, rețelele neuronale artificiale promit să continue să evolueze și să aducă aplicații revoluționare, contribuind la definirea următoarei generații de tehnologii inteligente.

Urmăriți INVIAI pentru a fi la curent cu cele mai utile informații!