Що таке нейронна мережа?
Нейронна мережа (штучна нейронна мережа) — це обчислювальна модель, натхненна роботою людського мозку, широко застосовувана у сферах штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання.
Нейронна мережа — це метод у галузі штучного інтелекту (ШІ), який використовується для навчання комп’ютерів обробляти дані, імітуючи роботу людського мозку. Зокрема, це техніка машинного навчання у межах напрямку глибинного навчання — із застосуванням взаємопов’язаних вузлів (подібних до нейронів), розташованих у багатошаровій структурі, що нагадує нейронну мережу мозку.
Ця система має здатність адаптуватися, тобто комп’ютер може вчитися на власних помилках і постійно покращувати точність з часом. Термін «штучний нейрон» походить від структури мережі, яка імітує, як нейрони в мозку передають сигнали один одному.
Сьогодні штучні нейронні мережі набули великої популярності і стали основним інструментом у багатьох галузях, а також у передових системах ШІ. Вони є основою сучасних алгоритмів глибинного навчання — більшість останніх проривів у ШІ мають ознаки глибоких нейронних мереж.
Структура та принцип роботи нейронних мереж
Штучні нейронні мережі створені за зразком біологічного мозку. Людський мозок містить мільярди нейронів, з’єднаних складними шляхами, які передають електричні сигнали для обробки інформації; подібно до цього, штучні нейронні мережі складаються з багатьох штучних нейронів (програмних одиниць), з’єднаних для спільної роботи над конкретним завданням.
Кожен штучний нейрон фактично є математичною функцією, яка приймає вхідні сигнали, обробляє їх і генерує вихідні сигнали, що передаються наступному нейрону. Зв’язки між цими нейронами імітують синапси в людському мозку.
— Основи архітектури нейронних мереж
Вхідний шар
Приховані шари
Вихідний шар
Завдяки цьому механізму важливі сигнали (з високими вагами) поширюються мережею, а шум або слабкі сигнали пригнічуються.
Прості нейронні мережі
- Кілька прихованих шарів (1-2)
- Обмежена кількість параметрів
- Базове розпізнавання шаблонів
- Швидший час навчання
Глибинні нейронні мережі
- Багато прихованих шарів (3 і більше)
- Мільйони параметрів
- Складні нелінійні залежності
- Потребують великих наборів даних
Коли нейронна мережа має кілька прихованих шарів (зазвичай більше двох), її називають глибинною нейронною мережею. Глибинні нейронні мережі є основою сучасних методів глибинного навчання. Ці мережі мають мільйони параметрів (ваг) і можуть вивчати надзвичайно складні нелінійні залежності між вхідними та вихідними даними.
Процес навчання штучних нейронних мереж
Нейронна мережа — це не жорстка система з фіксованими правилами, а система, що навчається розв’язувати завдання на основі прикладів даних. Процес «навчання» нейронної мережі називається тренуванням.
Вхідні дані
Під час тренування мережі подають велику кількість вхідних даних і (зазвичай) відповідну бажану інформацію на виході, щоб вона могла налаштувати свої внутрішні параметри.
Прогноз і порівняння
Нейронна мережа використовує різницю між своїми прогнозованими результатами та очікуваними фактичними результатами для коригування ваг (параметрів) всередині, покращуючи свою продуктивність.
Коригування ваг
Після кожного прогнозу мережа порівнює прогноз із правильним результатом і коригує ваги з’єднань, щоб підвищити точність наступного прогнозу.
На основі цієї помилки мережа оновлює ваги — посилюючи зв’язки, що призвели до правильних прогнозів, і послаблюючи ті, що спричинили помилки. Цей процес повторюється тисячі або мільйони разів, доки нейронна мережа не досягне стану, коли помилка прогнозу буде в межах прийнятного діапазону.
Навчання з учителем
Навчання з міченими даними
- Чіткі пари вхід-вихід
- Пряме обчислення помилки
Навчання без учителя
Навчання з неміченими даними
- Виявлення шаблонів
- Вилучення ознак
Навчання з підкріпленням
Навчання з винагородами/покараннями
- Метод проб і помилок
- Вивчення оптимальної стратегії
Після тренування нейронна мережа може узагальнювати знання: вона не лише «запам’ятовує» навчальні дані, а й може застосовувати набуті знання для прогнозування нових, невідомих даних. Навчання може бути з учителем (з міченими даними), без учителя (з неміченими даними) або з підкріпленням (з винагородами/покараннями), залежно від конкретного завдання.
Мета полягає в тому, щоб мережа навчилася прихованих закономірностей у даних. Добре натреновані штучні нейронні мережі стають потужними інструментами, що дозволяють швидко і точно класифікувати, розпізнавати або прогнозувати — наприклад, алгоритм пошуку Google є відомою великомасштабною нейронною мережею на практиці.
— Застосування глибинного навчання на практиці
Прямопотокові мережі
Найпростіша форма, що передає сигнали в одному напрямку від входу до виходу. Інформація рухається в одному напрямку без циклів чи петель.
Рекурентні нейронні мережі (RNN)
Підходять для послідовних даних, таких як текст або аудіо. Ці мережі мають пам’ять і можуть обробляти послідовності різної довжини.
Згорткові нейронні мережі (CNN)
Спеціалізовані на обробці зображень і відео. Вони використовують згорткові шари для виявлення локальних ознак і шаблонів у візуальних даних.
Автокодувальники
Часто використовуються для стиснення даних і навчання ознак. Вони навчаються кодувати вхідні дані у стисле представлення, а потім декодувати їх назад.
Варто зазначити, що було розроблено багато архітектур нейронних мереж для різних типів даних і завдань. Кожна з цих мереж має трохи різну структуру та принципи роботи, але всі вони слідують загальному принципу нейронних мереж: багато взаємопов’язаних нейронів, що навчаються на даних.
Практичне застосування штучних нейронних мереж
Завдяки здатності навчатися та обробляти складні моделі, штучні нейронні мережі широко застосовуються у багатьох сферах. Нижче наведено деякі типові застосування нейронних мереж на практиці:
Комп’ютерний зір
Нейронні мережі допомагають комп’ютерам «бачити» та розуміти зображення і відеоконтент подібно до людини. Наприклад, у безпілотних автомобілях нейронні мережі використовуються для розпізнавання дорожніх знаків, пішоходів, транспортних засобів та іншого на зображеннях з камер.
Моделі CNN дозволяють комп’ютерам автоматично класифікувати об’єкти на зображеннях (розпізнавання облич, відрізнення котів від собак тощо) з високою точністю.
Обробка мови
Віртуальні помічники, такі як Amazon Alexa, Google Assistant, Siri тощо, працюють на основі нейронних мереж для розпізнавання мови та розуміння людської мови. Ця технологія дозволяє перетворювати мову в текст, активувати голосові команди або навіть імітувати голоси.
Завдяки нейронним мережам комп’ютери можуть аналізувати аудіоособливості (тон, інтонацію) і розуміти зміст незалежно від регіональних акцентів чи різних мов.
Обробка природної мови (NLP)
У сфері мови нейронні мережі використовуються для аналізу та генерації природної мови. Застосунки, такі як машинний переклад, чатботи, автоматизовані системи запитань-відповідей або аналіз настроїв у соціальних мережах, використовують моделі нейронних мереж (часто RNN або сучасні архітектури Transformer) для розуміння та відповіді на людську мову.
Нейронні мережі дають змогу комп’ютерам вивчати граматику, семантику та контекст для більш природного спілкування.
Фінанси та бізнес
У фінансах нейронні мережі застосовують для прогнозування коливань ринку, таких як ціни акцій, валютні курси, відсоткові ставки на основі великих історичних даних. Розпізнаючи шаблони у минулих даних, нейронні мережі допомагають прогнозувати майбутні тенденції та виявляти шахрайство (наприклад, виявлення підозрілих транзакцій по кредитних картках).
Багато банків і страхових компаній також використовують нейронні мережі для оцінки ризиків і прийняття рішень (наприклад, схвалення кредитів, управління портфелем) більш ефективно.
Охорона здоров’я
У медицині нейронні мережі допомагають лікарям у діагностиці та прийнятті рішень щодо лікування. Типовим прикладом є використання CNN для аналізу медичних зображень (рентгенівські знімки, МРТ, зображення клітин) для виявлення ранніх ознак захворювань, які можуть бути непомітними неозброєним оком.
Крім того, нейронні мережі застосовують для прогнозування спалахів хвороб, аналізу генетичних послідовностей або персоналізації планів лікування пацієнтів на основі великих генетичних і медичних даних. Нейронні мережі допомагають підвищити точність і швидкість діагностики, сприяючи покращенню якості медичної допомоги.
Перспективи та висновки
Від аналізу зображень і аудіо до розуміння мови та прогнозування тенденцій — нейронні мережі відкрили нові можливості, яких раніше не було. У майбутньому, з ростом обсягів даних і обчислювальної потужності, штучні нейронні мережі обіцяють продовжувати розвиватися і забезпечувати ще більше проривних застосувань, допомагаючи формувати наступне покоління інтелектуальних технологій.
Слідкуйте за INVIAI, щоб бути в курсі корисної інформації!
