Ano ang Neural Network?

Ang Neural Network (artificial neural network) ay isang computational na modelo na hango sa paraan ng paggana ng utak ng tao, na malawakang ginagamit sa mga larangan ng Artificial Intelligence (AI) at Machine Learning.

Neural Network ay isang pamamaraan sa larangan ng artificial intelligence (AI) na ginagamit upang turuan ang mga computer na magproseso ng datos sa pamamagitan ng paggaya sa utak ng tao. Partikular, ito ay isang machine learning na teknik sa sangay ng deep learning – gamit ang magkakaugnay na mga node (katulad ng mga neuron) na nakaayos sa isang patong-patong na estruktura na kahawig ng neural network ng utak.

Ang sistemang ito ay may kakayahang mag-adapt, ibig sabihin ay natututo ang computer mula sa sariling mga pagkakamali at patuloy na pinapabuti ang katumpakan nito sa paglipas ng panahon. Ang terminong "artificial neuron" ay nagmula sa estruktura ng network, na ginagaya kung paano nagpapadala ng signal ang mga neuron sa utak sa isa’t isa.

Kontekstong Pangkasaysayan: Bagamat ang konsepto ng artificial neural networks ay naitatag na noon pa man (sina Warren McCulloch at Walter Pitts ang gumawa ng unang simulated neuron model noong 1943), hindi ito naging malawakang ginagamit sa data science hanggang dekada 1980.

Ngayon, ang artificial neural networks ay sumikat nang husto at naging pangunahing kasangkapan sa maraming industriya pati na rin sa mga advanced na AI system. Sila ang gulugod ng mga modernong deep learning algorithm – karamihan sa mga pinakabagong tagumpay sa AI ay may tatak ng deep neural networks.

Table of Contents

1. Estruktura at Mekanismo ng Pagpapatakbo ng Neural Networks
2. Proseso ng Pagsasanay ng Artificial Neural Networks
3. Mga Praktikal na Aplikasyon ng Artificial Neural Networks
4. Hinaharap na Pananaw at Konklusyon

Estruktura at Mekanismo ng Pagpapatakbo ng Neural Networks

Artificial neural networks ay binuo batay sa inspirasyon mula sa biological na utak. Ang utak ng tao ay naglalaman ng bilyon-bilyong neuron na magkakaugnay sa masalimuot na paraan, nagpapadala ng mga elektrikal na signal upang iproseso ang impormasyon; katulad nito, ang artificial neural networks ay binubuo ng maraming artificial neurons (mga yunit ng software) na magkakaugnay upang magtulungan sa isang partikular na gawain.

Ang bawat artificial neuron ay isang matematikal na punsyon na tumatanggap ng mga input signal, pinoproseso ito, at naglalabas ng output signal na ipinapasa sa susunod na neuron. Ang mga koneksyon sa pagitan ng mga neuron na ito ay ginagaya ang synapses sa utak ng tao.
— Mga Pangunahing Kaalaman sa Arkitektura ng Neural Network

Input Layer

Tumatanggap ng impormasyon mula sa panlabas na mundo papunta sa network. Ang mga node sa input layer ay nagsasagawa ng paunang pagproseso ng datos (hal., normalisasyon, simpleng pagkuha ng tampok) at pagkatapos ay nagpapasa ng naka-encode na signal sa susunod na layer.

Hidden Layers

Tumatanggap ng mga signal mula sa input layer (o mga naunang hidden layers) at nagsasagawa ng mas malalim na pagsusuri. Maaaring magkaroon ng maraming hidden layers ang neural networks (kapag mas marami ang layer, mas "malalim" ang network). Bawat hidden layer ay kumukuha ng mas komplikadong mga tampok mula sa output ng naunang layer at ipinapasa ang mga resulta pasulong.

Output Layer

Ang huling layer ang gumagawa ng resulta ng network matapos maproseso ang lahat ng datos. Maaaring magkaroon ng isa o maraming node ang output layer depende sa problema. Halimbawa, kung ang gawain ay binary classification (tama/mali, oo/hindi), isang node lang ang kailangan (nagbibigay ng 0 o 1); para sa multi-class classification, maraming node ang output layer, bawat isa ay responsable sa isang klase.

Pangunahing Mekanismo ng Pagproseso: Sa proseso, bawat koneksyon sa pagitan ng mga neuron ay binibigyan ng weight na kumakatawan sa antas ng impluwensya ng signal. Bawat neuron ay gumagamit din ng activation function na may tiyak na threshold: kung ang weighted sum ng mga input signal ay lumampas sa threshold, ang neuron ay "na-activate" (naglalabas ng output signal); kung hindi, nananatili itong inactive.

Dahil sa mekanismong ito, ang mahahalagang signal (na may mataas na weight) ay naipapasa sa network, habang ang ingay o mahihinang signal ay pinipigilan.

Tradisyunal na Mga Network

Simpleng Neural Networks

Kaunting hidden layers (1-2)
Limitadong mga parameter
Pangunahing pagkilala ng pattern
Mabilis na oras ng pagsasanay

Modernong Mga Network

Malalim na Neural Networks

Maraming hidden layers (3+)
Libu-libong mga parameter
Komplikadong nonlinear na relasyon
Nangangailangan ng malalaking dataset

Kapag ang neural network ay may maraming hidden layers (karaniwang higit sa dalawa), ito ay tinatawag na deep neural network. Ang deep neural networks ang pundasyon ng kasalukuyang mga teknik sa deep learning. Ang mga network na ito ay may milyun-milyong mga parameter (weights) at kayang matutunan ang napakakomplikadong nonlinear na relasyon sa pagitan ng input at output.

Isinasaalang-alang na Trade-off: Gayunpaman, ang kapalit nito ay nangangailangan sila ng napakalaking training datasets at mas matagal na oras ng komputasyon kumpara sa tradisyunal na mga modelo ng machine learning.

Estruktura at mekanismo ng pagpapatakbo ng Neural Network

Proseso ng Pagsasanay ng Artificial Neural Networks

Ang neural network ay hindi isang matigas na sistema na may nakatakdang mga patakaran kundi natututo kung paano lutasin ang mga gawain sa pamamagitan ng mga halimbawa ng datos. Ang proseso ng "pagtuturo" sa neural network ay tinatawag na pagsasanay.

Pagpasok ng Datos

Sa pagsasanay, binibigyan ang network ng malaking dami ng input data at (karaniwang) kaukulang nais na output upang maayos nitong mai-adjust ang mga panloob na parameter.

Prediksyon at Paghahambing

Ginagamit ng neural network ang pagkakaiba sa pagitan ng inaasahang resulta at ng aktwal na resulta upang i-adjust ang mga weight (parameter) sa loob nito, na nagpapabuti sa performance.

Pag-aayos ng Timbang

Pagkatapos ng bawat prediksyon, inihahambing ng network ang prediksyon sa tamang sagot at inaayos ang mga connection weight upang mapabuti ang katumpakan para sa susunod na prediksyon.

Backpropagation Algorithm: Isang karaniwang algorithm na ginagamit sa pagsasanay ng neural network ay ang backpropagation. Gumagawa ito ng feedback loop: ang mga signal ay ipinapasa pasulong sa mga layer upang kalkulahin ang output, pagkatapos ay ang error sa pagitan ng predicted at actual output ay ipinapasa pabalik sa network.

Batay sa error na ito, ina-update ng network ang mga weight—pinapalakas ang mga koneksyon na nagbigay ng tamang prediksyon at pinahihina ang mga nagdulot ng mali. Inuulit ang prosesong ito ng libo-libo o milyon-milyong beses hanggang sa mag-converge ang neural network sa estado kung saan ang error sa prediksyon ay nasa katanggap-tanggap na antas.

Supervised Learning

Pagsasanay gamit ang labeled na datos

Malinaw na pares ng input-output
Direktang kalkulasyon ng error

Unsupervised Learning

Pagsasanay gamit ang unlabeled na datos

Pagdiskubre ng pattern
Pagkuha ng tampok

Reinforcement Learning

Pagsasanay gamit ang gantimpala/parusa

Paraan ng trial and error
Pagkatuto ng optimal na estratehiya

Pagkatapos ng pagsasanay, ang neural network ay maaaring mag-generalize ng kaalaman: hindi lamang nito "minememorya" ang training data kundi kaya rin nitong gamitin ang natutunan upang mag-predict ng bagong, hindi pa nakikitang datos. Ang pagsasanay ay maaaring supervised (may labeled data), unsupervised (walang label na data), o reinforcement learning (may gantimpala/parusa), depende sa partikular na gawain.

Ang layunin ay matutunan ng network ang mga nakatagong pattern sa datos. Kapag mahusay na na-train, ang artificial neural networks ay nagiging makapangyarihang kasangkapan na nagpapahintulot ng mabilis at tumpak na klasipikasyon, pagkilala, o prediksyon—halimbawa, ang search algorithm ng Google ay isang kilalang malakihang neural network sa praktis.
— Mga Aplikasyon ng Deep Learning sa Praktis

Feedforward Networks

Pinakasimpleng anyo, nagpapadala ng signal nang isang direksyon mula input papuntang output. Ang impormasyon ay dumadaloy nang walang loop o cycle.

Recurrent Neural Networks (RNN)

Angkop para sa sunud-sunod na datos tulad ng teksto o audio. Ang mga network na ito ay may memorya at kayang iproseso ang mga sequence na may iba't ibang haba.

Convolutional Neural Networks (CNN)

Espesyalista sa pagproseso ng imahe/video na datos. Gumagamit ito ng convolutional layers upang matukoy ang mga lokal na tampok at pattern sa visual na datos.

Autoencoders

Karaniwang ginagamit para sa compression ng datos at pagkatuto ng tampok. Natututo silang i-encode ang input data sa isang compressed na representasyon at pagkatapos ay i-decode ito pabalik.

Mahahalagang tandaan na maraming arkitektura ng neural network ang nadevelop upang umangkop sa iba't ibang uri ng datos at gawain. Bawat isa sa mga network na ito ay may bahagyang pagkakaiba sa estruktura at paraan ng pagpapatakbo ngunit lahat ay sumusunod sa pangkalahatang prinsipyo ng neural networks: maraming magkakaugnay na neuron na natututo mula sa datos.

Proseso ng pagsasanay ng Artificial Neural Network

Mga Praktikal na Aplikasyon ng Artificial Neural Networks

Dahil sa kanilang kakayahang matuto at magproseso ng komplikadong mga modelo, ang artificial neural networks ay malawakang ginagamit sa iba't ibang larangan. Narito ang ilang tipikal na aplikasyon ng neural networks sa praktis:

Computer Vision

Tinutulungan ng neural networks ang mga computer na "makakita" at maunawaan ang nilalaman ng mga larawan at video na parang tao. Halimbawa, sa mga self-driving na sasakyan, ginagamit ang neural networks upang makilala ang mga traffic sign, pedestrian, sasakyan, at iba pa mula sa mga larawan ng kamera.

Pinapayagan ng mga modelong CNN ang mga computer na awtomatikong magklasipika ng mga bagay sa mga larawan (pagkilala ng mukha, pagkakaiba ng pusa at aso, atbp.) nang may tumataas na katumpakan.

Pagproseso ng Pananalita

Ang mga virtual assistant tulad ng Amazon Alexa, Google Assistant, Siri, at iba pa ay gumagana batay sa neural networks upang kilalanin ang pananalita at maunawaan ang wika ng tao. Pinapayagan ng teknolohiyang ito ang pagsasalin ng pananalita sa teksto, pag-activate ng mga voice command, o kahit paggaya ng mga boses.

Dahil sa neural networks, kayang suriin ng mga computer ang mga katangian ng audio (tono, intonasyon) at unawain ang nilalaman kahit na may iba't ibang accent o wika.

Natural Language Processing (NLP)

Sa larangan ng wika, ginagamit ang neural networks upang suriin at bumuo ng natural na wika. Ang mga aplikasyon tulad ng machine translation, chatbots, awtomatikong question-answering systems, o sentiment analysis sa social media ay gumagamit ng mga neural network model (madalas RNN o modernong Transformer architectures) upang maunawaan at makatugon sa wika ng tao.

Pinapayagan ng neural networks ang mga computer na matutunan ang gramatika, semantika, at konteksto para sa mas natural na komunikasyon.

Pananalapi at Negosyo

Sa pananalapi, ginagamit ang neural networks upang hulaan ang mga pagbabago sa merkado tulad ng presyo ng stock, palitan ng pera, interest rate, batay sa malawak na datos ng nakaraan. Sa pagkilala ng mga pattern sa nakalipas na datos, natutulungan ng neural networks ang prediksyon ng mga trend sa hinaharap at pagtuklas ng pandaraya (hal., pagtukoy ng kakaibang transaksyon sa credit card).

Maraming bangko at kompanya ng seguro ang gumagamit din ng neural networks upang masuri ang mga panganib at gumawa ng mga desisyon (tulad ng pag-apruba ng pautang, pamamahala ng portfolio) nang mas epektibo.

Pangangalaga sa Kalusugan

Sa medisina, tinutulungan ng neural networks ang mga doktor sa diagnosis at mga desisyon sa paggamot. Isang tipikal na halimbawa ay ang paggamit ng CNN upang suriin ang mga medikal na larawan (X-ray, MRI, mga larawan ng selula) upang matukoy ang mga maagang palatandaan ng sakit na maaaring hindi makita ng mata.

Dagdag pa rito, ginagamit ang neural networks upang hulaan ang paglaganap ng sakit, suriin ang mga gene sequence, o i-personalize ang mga plano ng paggamot para sa mga pasyente batay sa malalaking datos ng genetika at medikal na rekord. Nakakatulong ang neural networks na mapabuti ang katumpakan at bilis ng diagnosis, na nag-aambag sa mas mataas na kalidad ng pangangalaga sa kalusugan.

Mga praktikal na aplikasyon ng artificial neural networks

Hinaharap na Pananaw at Konklusyon

Pangunahing Pananaw: Malinaw na ang artificial neural networks ay mahalagang pundasyon para sa maraming pag-unlad sa modernong AI. Pinapayagan ng teknolohiyang ito ang mga computer na matuto mula sa datos at gumawa ng matatalinong desisyon nang may kaunting interbensyon ng tao, salamat sa kanilang kakayahang magmodelo ng komplikadong nonlinear na relasyon sa pagitan ng input at output.

Mula sa pagsusuri ng mga larawan at audio hanggang sa pag-unawa ng wika at paghula ng mga trend, nagbukas ang neural networks ng mga bagong posibilidad na hindi pa nakita noon. Sa hinaharap, sa paglago ng big data at computing power, nangangako ang artificial neural networks na patuloy na mag-e-evolve at maghatid ng mas maraming makabagong aplikasyon, na tumutulong sa paghubog ng susunod na henerasyon ng matalinong teknolohiya.

Paglago ng Pagtanggap sa Neural Network 95%

Subaybayan ang INVIAI upang manatiling updated sa mas maraming kapaki-pakinabang na impormasyon!

Tuklasin pa ang mga kaugnay na artikulo tungkol sa AI at machine learning

External References

This article has been compiled with reference to the following external sources:

المعرفة الأساسية حول الذكاء الاصطناعي

23/08/2025

Rosie Ha

138 articles

Rosie Ha is an author at Inviai, specializing in sharing knowledge and solutions about artificial intelligence. With experience in researching and applying AI across various fields such as business, content creation, and automation, Rosie Ha delivers articles that are clear, practical, and inspiring. Her mission is to help everyone effectively harness AI to boost productivity and expand creative potential.

View Profile Profile All Posts (138) Posts (138)

Ano ang Neural Network?