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 (machine learning), що належить до підгалузі глибинного навчання (deep learning) — вона використовує вузли (аналогічні нейронам) з’єднані між собою у багаторівневу структуру, схожу на нейронну мережу мозку.

Ця система має здатність до адаптації, тобто комп’ютер може навчатися на власних помилках і постійно підвищувати точність з часом. Термін «штучний нейрон» походить від того, що структура мережі імітує спосіб, яким нейрони мозку передають сигнали один одному.

Хоча концепція штучної нейронної мережі була сформована ще дуже давно (Воррен МакКалок та Волтер Піттс розробили першу модель штучного нейрона у 1943 році), лише в 1980-х роках ця технологія почала широко застосовуватися у науці про дані.

Сьогодні штучні нейронні мережі стали надзвичайно популярними та є ключовим інструментом у багатьох промислових галузях і передових системах ШІ. Вони є основою сучасних алгоритмів глибинного навчання — більшість проривів у ШІ останніх років пов’язані з використанням глибинних нейронних мереж.

Структура та принцип роботи нейронної мережі

Штучна нейронна мережа створена за зразком біологічного мозку. Людський мозок має мільярди нейронів, складно з’єднаних і що передають електричні сигнали для обробки інформації; аналогічно, штучна нейронна мережа складається з багатьох штучних нейронів (програмних одиниць), які з’єднані між собою для спільного виконання певного завдання.

Кожен штучний нейрон фактично є обчислювальною функцією (називається вузлом, або node), що приймає вхідні сигнали, обробляє їх і генерує вихідний сигнал, який передається наступному нейрону. З’єднання між нейронами імітують синапси у людському мозку.

Базова нейронна мережа зазвичай має багатошарову структуру з трьома основними типами шарів:

• Вхідний шар: Приймає інформацію з зовнішнього світу. Вузли вхідного шару виконують початкову обробку даних (наприклад, нормалізацію, просте вилучення ознак) і передають закодовані сигнали далі.
• Прихований шар: Отримує сигнали від вхідного шару (або від попереднього прихованого шару) і виконує більш глибокий аналіз. Мережа може мати кілька прихованих шарів (чим їх більше, тим «глибша» мережа). Кожен прихований шар виділяє складніші ознаки з виходу попереднього шару і передає результати далі.
• Вихідний шар: Останній шар формує результат мережі після обробки всіх даних. Вихідний шар може містити один або кілька вузлів залежно від задачі. Наприклад, для задачі бінарної класифікації (так/ні, є/немає) достатньо одного вузла (який видає 0 або 1); для багатокласової класифікації вихідний шар матиме відповідну кількість вузлів, кожен з яких відповідає за певну категорію.

Під час обробки кожне з’єднання між нейронами має вагу (weight), що визначає ступінь впливу сигналу. Крім того, кожен нейрон застосовує активаційну функцію з певним порогом: якщо сума вхідних сигналів (помножених на ваги) перевищує поріг, нейрон «активується» (генерує вихідний сигнал), інакше сигнал не передається.

Завдяки цьому механізму важливі сигнали (з високими вагами) проходять через мережу, а шум або слабкі сигнали обмежуються.

Якщо мережа має багато прихованих шарів (зазвичай більше двох), її називають глибинною нейронною мережею (deep neural network). Глибинні мережі є основою сучасних методів глибинного навчання. Вони мають мільйони параметрів (ваг) і здатні вивчати надзвичайно складні нелінійні залежності між вхідними та вихідними даними.

Однак ці можливості вимагають великої кількості навчальних даних і значно більшого часу обчислень порівняно з традиційними моделями машинного навчання.

Процес навчання штучної нейронної мережі

Нейронна мережа — це не жорстко запрограмована система з фіксованими правилами, а система, що навчається розв’язувати завдання на основі прикладів даних. Процес «навчання» мережі називається тренуванням (training).

Під час тренування мережа отримує велику кількість вхідних даних і (зазвичай) відповідні бажані вихідні значення, щоб самостійно налаштувати свої параметри. Нейронна мережа використовує різницю між прогнозованим результатом і очікуваним фактичним результатом для корекції внутрішніх ваг, щоб покращити свою продуктивність.

Іншими словами, після кожного прогнозу мережа порівнює його з правильним відповіддю і коригує ваги з’єднань так, щоб наступного разу прогноз був точнішим.

Одним із поширених алгоритмів навчання є алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation). Цей алгоритм виконує ітеративний цикл: сигнал проходить вперед через шари для обчислення виходу, після чого помилка між прогнозованим і правильним виходом передається назад мережею.

На основі цієї помилки мережа оновлює ваги — збільшує ваги для з’єднань, що дали правильний прогноз, і зменшує для тих, що дали помилковий. Цей процес повторюється тисячі, мільйони разів, доки мережа не досягне стану, коли помилка між прогнозом і фактом буде в межах допустимого рівня.

Після тренування мережа може узагальнювати знання: вона не просто «запам’ятовує» навчальні дані, а й здатна застосовувати набуті знання для прогнозування нових, раніше невідомих даних. Навчання може відбуватися різними способами (кероване навчання з міченими даними, некероване навчання з неміченими даними або підкріплювальне навчання з винагородою/штрафом), залежно від конкретного завдання.

У підсумку, мета — навчити мережу виявляти приховані закономірності у даних. Добре натренована штучна нейронна мережа стає потужним інструментом, що дозволяє швидко і точно класифікувати, розпізнавати або прогнозувати дані — наприклад, пошуковий алгоритм Google є відомою великомасштабною нейронною мережею у реальному житті.

Варто зазначити, що існує багато варіантів архітектури нейронних мереж, розроблених для різних типів даних і завдань.

Деякі популярні архітектури включають: прямі мережі (feedforward neural network — найпростіший тип, де сигнал передається в одному напрямку від входу до виходу), рекурентні нейронні мережі (recurrent neural network, RNN — підходять для послідовних даних, таких як текст або звук), згорткові нейронні мережі (convolutional neural network, CNN — спеціалізовані на обробці зображень/відео), а також автокодувальники (autoencoder — зазвичай використовуються для стиснення даних і вивчення ознак).

Кожен із цих типів мереж має свою структуру і спосіб роботи, але всі вони дотримуються загального принципу нейронної мережі: багато нейронів, з’єднаних між собою, що навчаються на даних.

Практичне застосування штучних нейронних мереж

Завдяки здатності навчатися і обробляти складні моделі, штучні нейронні мережі вже широко застосовуються у багатьох різних сферах. Нижче наведено кілька типових застосувань нейронних мереж на практиці:

Комп’ютерний зір: 

Нейронні мережі допомагають комп’ютерам «бачити» і розуміти вміст зображень і відео так само, як люди. Наприклад, у безпілотних автомобілях нейронні мережі використовуються для розпізнавання дорожніх знаків, пішоходів, транспортних засобів тощо на основі камер.

Моделі CNN дозволяють автоматично класифікувати об’єкти на зображеннях (розпізнавання облич, відмінність котів від собак тощо) з високою точністю.

Обробка голосу:

Віртуальні помічники, такі як Amazon Alexa, Google Assistant, Siri тощо, працюють на основі нейронних мереж для розпізнавання голосу і розуміння людської мови. Ця технологія дозволяє перетворювати мову в текст, активувати голосові команди або навіть імітувати голос.

Завдяки нейронним мережам комп’ютери можуть аналізувати звукові характеристики (інтонацію, наголос) і розуміти зміст незалежно від регіонального акценту чи мови.

Обробка природної мови (NLP): 

У сфері мови нейронні мережі використовуються для аналізу та генерації природної мови. Застосунки, такі як машинний переклад, чатботи, системи автоматичних відповідей або аналіз емоцій у соціальних мережах, використовують нейронні мережі (зазвичай RNN або сучасні архітектури Transformer) для розуміння та відповіді на людську мову. Завдяки цьому комп’ютери можуть вивчати граматику, семантику і контекст для більш природного спілкування.

Фінанси та бізнес: 

У фінансовій сфері нейронні мережі застосовуються для прогнозування ринкових коливань, таких як ціни акцій, валютні курси, відсоткові ставки тощо, на основі величезних історичних даних. Виявляючи патерни у минулих даних, нейронні мережі допомагають прогнозувати майбутні тенденції і виявляти шахрайство (наприклад, аномальні операції з кредитними картками).

Багато банків і страхових компаній також використовують нейронні мережі для оцінки ризиків і прийняття рішень (наприклад, схвалення кредитів, управління портфелями) більш ефективно.

Медицина та охорона здоров’я: 

У медицині нейронні мережі допомагають лікарям у діагностиці та прийнятті рішень щодо лікування. Яскравий приклад — використання мереж CNN для аналізу медичних зображень (рентген, МРТ, клітинні знімки) з метою виявлення ознак захворювань, які можуть бути непомітні неозброєним оком.

Крім того, нейронні мережі застосовуються для прогнозування спалахів епідемій, аналізу геномних послідовностей або персоналізації схем лікування на основі великих даних про гени та медичні записи. Вони підвищують точність і швидкість діагностики, сприяючи покращенню якості медичного обслуговування.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше:

Що таке Computer Vision? Застосування та принципи роботи

Що таке обробка природної мови?

Отже, штучна нейронна мережа є ключовою основою багатьох досягнень сучасного ШІ. Ця технологія дозволяє комп’ютерам навчатися на даних і приймати розумні рішення з мінімальним втручанням людини завдяки здатності моделювати складні нелінійні взаємозв’язки між вхідними та вихідними даними.

Від аналізу зображень і звуку до розуміння мови та прогнозування тенденцій — нейронні мережі відкрили нові можливості, яких раніше не існувало. У майбутньому, з розвитком великих даних і обчислювальної потужності, штучні нейронні мережі обіцяють подальший прогрес і появу ще більш інноваційних застосувань, формуючи наступне покоління інтелектуальних технологій.

Слідкуйте за INVIAI, щоб отримувати більше корисної інформації!