Ce este o rețea neuronală?
Rețeaua neuronală (rețea neuronală artificială) este un model computațional inspirat de modul în care funcționează creierul uman, utilizat pe scară largă în domeniile Inteligenței Artificiale (IA) și Învățării Automate.
Rețeaua neuronală este o metodă în domeniul inteligenței artificiale (IA) folosită pentru a învăța calculatoarele să proceseze date prin imitarea creierului uman. Mai exact, este o tehnică de învățare automată în cadrul ramurii de învățare profundă – folosind noduri interconectate (asemănătoare neuronilor) aranjate într-o structură stratificată ce seamănă cu rețeaua neuronală a creierului.
Acest sistem are capacitatea de a se adapta, ceea ce înseamnă că calculatorul poate învăța din propriile greșeli și își poate îmbunătăți continuu acuratețea în timp. Termenul „neuron artificial” provine din structura rețelei, care simulează modul în care neuronii din creier transmit semnale între ei.
Astăzi, rețelele neuronale artificiale au explodat în popularitate și au devenit un instrument de bază în multe industrii, precum și în sistemele avansate de IA. Ele sunt coloana vertebrală a algoritmilor moderni de învățare profundă – cele mai recente descoperiri în IA poartă amprenta rețelelor neuronale profunde.
Structura și mecanismul de funcționare al rețelelor neuronale
Rețelele neuronale artificiale sunt construite pe baza inspirației din creierul biologic. Creierul uman conține miliarde de neuroni conectați în moduri complexe, care transmit semnale electrice pentru a procesa informații; în mod similar, rețelele neuronale artificiale constau din numeroși neuroni artificiali (unități software) conectați pentru a lucra împreună la o sarcină specifică.
Fiecare neuron artificial este, în esență, o funcție matematică care primește semnale de intrare, le procesează și generează semnale de ieșire transmise neuronului următor. Conexiunile dintre acești neuroni simulează sinapsele din creierul uman.
— Fundamentele arhitecturii rețelelor neuronale
Stratul de intrare
Straturile ascunse
Stratul de ieșire
Datorită acestui mecanism, semnalele importante (cu ponderi mari) sunt propagate prin rețea, în timp ce zgomotul sau semnalele slabe sunt suprimate.
Rețele neuronale simple
- Puține straturi ascunse (1-2)
- Parametri limitați
- Recunoaștere de tipar de bază
- Timp de antrenare mai rapid
Rețele neuronale profunde
- Mai multe straturi ascunse (3+)
- Milioane de parametri
- Relații neliniare complexe
- Necesită seturi mari de date
Când o rețea neuronală are mai multe straturi ascunse (de obicei mai mult de două), se numește rețea neuronală profundă. Rețelele neuronale profunde sunt fundamentul tehnicilor actuale de învățare profundă. Aceste rețele au milioane de parametri (ponderi) și pot învăța relații neliniare extrem de complexe între intrări și ieșiri.
Procesul de antrenare al rețelelor neuronale artificiale
O rețea neuronală nu este un sistem rigid programat cu reguli fixe, ci învață cum să rezolve sarcini prin exemple de date. Procesul de „predare” a unei rețele neuronale se numește antrenare.
Introducerea datelor
În timpul antrenării, rețelei i se oferă o cantitate mare de date de intrare și (de obicei) informații corespunzătoare despre rezultatul dorit, pentru a-și ajusta parametrii interni.
Predicție și comparație
Rețeaua neuronală folosește diferența dintre rezultatele prezise și cele așteptate reale pentru a ajusta ponderile (parametrii) din interior, îmbunătățindu-și performanța.
Ajustarea ponderilor
După fiecare predicție, rețeaua compară predicția cu răspunsul corect și ajustează ponderile conexiunilor pentru a îmbunătăți acuratețea pentru următoarea predicție.
Pe baza acestei erori, rețeaua actualizează ponderile – întărind conexiunile care au dus la predicții corecte și slăbind pe cele care au dus la erori. Acest proces se repetă de mii sau milioane de ori până când rețeaua neuronală converge către o stare în care eroarea de predicție este într-un interval acceptabil.
Învățare supravegheată
Antrenare cu date etichetate
- Perechi clare intrare-ieșire
- Calcul direct al erorii
Învățare nesupravegheată
Antrenare cu date neetichetate
- Descoperirea tiparelor
- Extragerea caracteristicilor
Învățare prin întărire
Antrenare cu recompense/pedeapsă
- Metoda încercare-eroare
- Învățarea strategiei optime
După antrenare, rețeaua neuronală poate generaliza cunoștințele: nu doar „memorează” datele de antrenament, ci poate aplica ceea ce a învățat pentru a prezice date noi, nevăzute. Antrenarea poate fi supravegheată (cu date etichetate), nesupravegheată (cu date neetichetate) sau prin întărire (cu recompense/pedeapsă), în funcție de sarcina specifică.
Scopul este ca rețeaua să învețe tiparele ascunse în date. Odată bine antrenate, rețelele neuronale artificiale devin instrumente puternice care permit clasificare, recunoaștere sau predicție rapidă și precisă – de exemplu, algoritmul de căutare Google este o rețea neuronală de scară largă faimoasă în practică.
— Aplicații practice ale învățării profunde
Rețele feedforward
Forma cea mai simplă, transmit semnale într-o singură direcție de la intrare la ieșire. Informația curge într-o singură direcție, fără bucle sau cicluri.
Rețele neuronale recurente (RNN)
Potrivite pentru date secvențiale precum text sau audio. Aceste rețele au capacități de memorie și pot procesa secvențe de lungimi variabile.
Rețele neuronale convoluționale (CNN)
Specializate în procesarea datelor de imagine/video. Ele folosesc straturi convoluționale pentru a detecta caracteristici locale și tipare în datele vizuale.
Autoencodere
Adesea folosite pentru compresia datelor și învățarea caracteristicilor. Ele învață să codifice datele de intrare într-o reprezentare comprimată și apoi să le decodeze înapoi.
Este demn de menționat că au fost dezvoltate multe arhitecturi de rețele neuronale pentru a se potrivi diferitelor tipuri de date și sarcini. Fiecare dintre aceste rețele are structuri și metode de funcționare ușor diferite, dar toate urmează principiul general al rețelelor neuronale: mulți neuroni interconectați care învață din date.
Aplicații practice ale rețelelor neuronale artificiale
Datorită capacității lor de a învăța și procesa modele complexe, rețelele neuronale artificiale au fost aplicate pe scară largă în multe domenii diferite. Mai jos sunt câteva aplicații tipice ale rețelelor neuronale în practică:
Viziune computerizată
Rețelele neuronale ajută calculatoarele să „vadă” și să înțeleagă conținutul imaginilor și videoclipurilor similar oamenilor. De exemplu, în mașinile autonome, rețelele neuronale sunt folosite pentru a recunoaște semnele de circulație, pietonii, vehiculele și altele din imaginile camerelor.
Modelele CNN permit calculatoarelor să clasifice automat obiectele din imagini (recunoașterea fețelor, diferențierea pisicilor de câini etc.) cu o acuratețe tot mai mare.
Procesarea vorbirii
Asistenți virtuali precum Amazon Alexa, Google Assistant, Siri etc., funcționează pe baza rețelelor neuronale pentru a recunoaște vorbirea și a înțelege limbajul uman. Această tehnologie permite convertirea vorbirii în text, activarea comenzilor vocale sau chiar imitarea vocii.
Datorită rețelelor neuronale, calculatoarele pot analiza caracteristicile audio (ton, intonație) și pot înțelege conținutul indiferent de accente regionale sau limbi diferite.
Procesarea limbajului natural (NLP)
În domeniul limbajului, rețelele neuronale sunt folosite pentru a analiza și genera limbaj natural. Aplicații precum traducerea automată, chatbot-urile, sistemele automate de întrebări și răspunsuri sau analiza sentimentelor pe rețelele sociale folosesc modele de rețele neuronale (adesea RNN-uri sau arhitecturi moderne Transformer) pentru a înțelege și răspunde limbajului uman.
Rețelele neuronale permit calculatoarelor să învețe gramatica, semantica și contextul pentru o comunicare mai naturală.
Finanțe și afaceri
În finanțe, rețelele neuronale sunt aplicate pentru a anticipa fluctuațiile pieței, cum ar fi prețurile acțiunilor, cursurile valutare, ratele dobânzilor, pe baza unor volume mari de date istorice. Prin recunoașterea tiparelor din datele trecute, rețelele neuronale pot susține prezicerea tendințelor viitoare și detectarea fraudei (de exemplu, identificarea tranzacțiilor neobișnuite cu carduri de credit).
Numeroase bănci și companii de asigurări folosesc, de asemenea, rețele neuronale pentru a evalua riscurile și a lua decizii (cum ar fi aprobarea creditelor, gestionarea portofoliilor) mai eficient.
Sănătate
În medicină, rețelele neuronale asistă medicii în diagnostic și decizii de tratament. Un exemplu tipic este utilizarea CNN pentru analiza imaginilor medicale (radiografii, RMN-uri, imagini celulare) pentru a detecta semne timpurii ale bolilor care pot fi trecute cu vederea de ochiul liber.
În plus, rețelele neuronale sunt folosite pentru a prezice focare de boli, analiza secvențelor genetice sau personalizarea planurilor de tratament pentru pacienți pe baza unor volume mari de date genetice și medicale. Rețelele neuronale ajută la îmbunătățirea acurateței și vitezei în diagnostic, contribuind la o calitate mai bună a îngrijirii medicale.
Perspective viitoare și concluzie
De la analiza imaginilor și audio până la înțelegerea limbajului și anticiparea tendințelor, rețelele neuronale au deschis noi posibilități nemaivăzute până acum. În viitor, odată cu creșterea volumului de date și a puterii de calcul, rețelele neuronale artificiale promit să continue să evolueze și să ofere aplicații revoluționare, contribuind la modelarea următoarei generații de tehnologie inteligentă.
Urmăriți INVIAI pentru a rămâne la curent cu mai multe informații utile!
