«`html
Nevrale nettverk ble skapt i et forsøk på å etterligne det komplekse samspillet mellom nevroner i det menneskelige nervesystemet.
Antakelsen var at siden det biologiske nervesystemet var så dyktig til å overføre og behandle signaler, kunne det bidra til å utvikle maskiner med menneskelignende intelligens.
Dette førte til utformingen av et nettverk av kunstige nevroner som er i stand til å håndtere og videresende data på samme måte som en samling nevroner i den menneskelige hjerne.
Dette resulterte i en betydelig forbedring i maskinenes evne til å lære og reagere intelligent, noe som markerte starten på nevrale nettverk.
I denne artikkelen skal vi se nærmere på nevrale nettverk, hvordan de fungerer, fordelene deres og andre viktige aspekter.
La oss sette i gang!
Hva er nevrale nettverk?
Bildekilde: Tibco.com
Nevrale nettverk, eller kunstige nevrale nettverk (KNN), er en gren av kunstig intelligens (KI) og maskinlæring (ML) som lærer maskiner/datamaskiner å bearbeide informasjon på lignende måte som den biologiske hjernen. Nettverket har et adaptivt system som gjør det mulig å lære av tidligere handlinger og kontinuerlig forbedre seg.
Nevrale nettverk er en underkategori av maskinlæring, og deres kjerne er utviklet ved hjelp av dyplæringsalgoritmer. Navnet «nevrale nettverk» er inspirert av det intrikate nettverket av nevroner i den menneskelige hjerne, og hvordan nevronene kommuniserer.
Det nevrale nettverket bruker sine treningsdata som input for å understøtte læring og forbedre egenskapene. Det gir kontinuerlig læring fra tidligere data med økende presisjon, noe som gjør det til et kraftfullt, moderne verktøy.
Historien til nevrale nettverk kan spores tilbake til den tidlige datamaskinperioden. Den første versjonen av et nevralt nettverk ble designet av Warren McCulloch som et kretsløpssystem som kunne etterligne den menneskelige hjernefunksjonen.
I 1958 ble den første formen for kunstig persepsjon utviklet av Frank Rosenblatt. I 1982 ble en artikkel om «tilbakevendende nevrale nettverk» publisert av John Hopfield. Nevrale nettverk ble utbredt i 1988 innenfor proteinstudier.
Teknologien ble brukt til å forutsi de tredimensjonale formene til proteiner. I 1992 ble det utviklet en algoritme for å gjenkjenne 3D-objekter.
I dag er nevrale nettverk svært avanserte. De anvendes i mange sektorer, fra helsevesen, luftfart og forsvar til cybersikkerhet, markedsføring og værmeldinger.
Hvordan fungerer nevrale nettverk?
Som nevnt tidligere var utviklingen av det nevrale nettverket inspirert av den menneskelige hjernen når det gjelder nevral arkitektur. Nevronene i en menneskelig hjerne kan skape et komplekst og sterkt sammenkoblet nettverk der signaler sendes og informasjon behandles. Dette fungerer som funksjonen til nevronene som gjenskapes av nevrale nettverk.
Den grunnleggende metoden som nevrale nettverk bruker, er gjennom sammenkobling av flere og forskjellige lag av nevroner i nettverket. Hvert nevron er koblet til et annet via en node.
Det kan motta en input fra laget før, og sende en output som går videre til laget etter. Denne prosessen gjentas kontinuerlig til en avgjørelse eller forutsigelse er gjort av det siste laget.
Virkningen av det nevrale nettverket forstås bedre når man analyserer de individuelle mekanismene til hvert lag av nettverket som dataene går gjennom og behandles. I en grunnleggende struktur er det tre lag – input, skjult og output.
Inndatalag
Dette laget av det nevrale nettverket er ansvarlig for å innhente data fra omverdenen. Etter at dataene er samlet inn, bearbeider laget også dataene for å analysere innholdet og legge til en kategori for bedre identifikasjon. Deretter sender det dataene videre til neste lag.
Skjult lag
Data fra det skjulte laget kommer fra inndatalaget og andre skjulte lag. Det kan være mange skjulte lag i det nevrale nettverket. Hvert av de skjulte lagene kan analysere en input som sendes fra et tidligere lag. Inputen behandles deretter og sendes videre.
Utgangslag
Dataene som videresendes fra det siste skjulte laget, når utdatalaget. Dette laget viser det endelige resultatet av databehandlingen som skjer i de foregående lagene i det nevrale nettverket. Utgangslaget kan ha en eller flere noder, avhengig av inputen.
For eksempel, når man arbeider med binære data (1/0, Ja/Nei), vil en enkelt utgangsnode bli brukt. Men når man arbeider med multi-kategori data, vil flere noder bli brukt.
Det skjulte laget er i hovedsak det dype læringsnettverket av forbindelser mellom flere noder. Nodeforbindelsen er representert ved et tall som kalles «vekt». Den representerer hvor mye noden kan påvirke andre noder. En positiv verdi indikerer evnen til å eksitere en annen node, mens en negativ verdi indikerer evnen til å undertrykke en annen node.
Typer nevrale nettverk
Ulike typer nevrale nettverk brukes til ulike formål og data, og hver har sin spesifikke arkitektur. Her er noen av de vanligste typene nevrale nettverk:
#1. Feed Forward Network
Denne typen nevrale nettverk består av flere sammenkoblede skjulte lag og nevroner. Her går informasjonen bare i fremoverretning uten tilbakepropagering, derav navnet «feedforward». Et større antall slike lag bidrar til vektjustering og dermed læring.
#2. Perceptron
Dette er den mest grunnleggende formen for nettverk som bare består av ett nevron. Nevronet bruker en aktiveringsfunksjon på inputen for å generere en binær output. I hovedsak legger den til inngangsverdien og nodens vekt, og sender summen til aktiveringsfunksjonen for å skape outputen. Skjulte lag er ikke til stede i denne typen nettverk.
#3. Multi-Layer Perceptron
Denne typen nevrale nettverk tillater backpropagation, noe som ikke er støttet i feed-forward systemet. Den inkluderer flere skjulte lag og aktiveringsfunksjoner som tillater toveis dataflyt. Input spres fremover, mens vektoppdateringer spres bakover. Aktiveringsfunksjonen kan endres basert på målet.
#4. Radial Basisnettverk
Denne nettverkskategorien benytter et lag med Radial Basis Function (RBF) nevroner mellom input- og outputlagene. Disse nevronene kan lagre klassene til de ulike treningsdataene, og dermed benytte en annen metode for å forutsi mål. Nevronet sammenligner de euklidske avstandene med de faktisk lagrede klassene fra funksjonsverdien til inputen.
#5. Konvolusjonelt nettverk
Dette nevrale nettverket inneholder flere lag med konvolusjoner som identifiserer viktige trekk fra input, for eksempel bilder. De første lagene fokuserer på detaljer på lavt nivå, mens de påfølgende lagene fokuserer på detaljer på høyt nivå. En tilpasset matrise eller filter brukes av dette nettverket for å generere kart.
#6. Tilbakevendende nettverk
Dette nettverket brukes når det kreves å generere spådommer fra en gitt datasekvens. Det kan ta tidsforsinket input for den siste prediksjonen. Dette lagres i RNN-datacellen, som igjen fungerer som en ny input som brukes til prediksjonen.
#7. Korttidsminnenettverk
I denne typen nevrale nettverk brukes en ekstra, spesiell minnecelle for å lagre informasjon i lengre tid og overvinne problemet med forsvinnende gradienter. Logiske porter brukes til å identifisere outputene som skal brukes eller forkastes. De tre logiske portene som brukes er Input, Output og Glem.
Fordeler med nevrale nettverk
Nevrale nettverk har mange fordeler:
- På grunn av strukturen kan de behandle data og lære komplekse, ikke-lineære forhold om den virkelige verden og generalisere læringen for å skape nye resultater.
- Nevrale nettverk har ingen begrensninger på input. Dermed kan de modellere heteroskedastisitet der de kan lære om skjulte relasjoner mellom dataene.
- Et nevralt nettverk kan lagre data over hele nettverket og arbeide med utilstrekkelige data. Dette skaper dataredundans og reduserer risikoen for tap av data.
- På grunn av redundante tilkoblinger kan det behandle flere data samtidig og parallelt. Dette betyr at nevrale nettverk kan bidra til å utføre flere funksjoner samtidig.
- Muligheten til å justere databehandlingen gir det sterk feiltoleranse og trener det til å forbedre seg kontinuerlig.
- Siden nettverket bruker distribuert minne, er det motstandsdyktig mot datakorrupsjon.
- Det kan lære av tidligere hendelser, basert på hva det kan trene maskiner til å ta bedre beslutninger.
Anvendelser av nevrale nettverk
- Forutsi aksjemarkedets ytelse: Multi-Layer Perceptron brukes ofte for å forutsi aksjemarkedets ytelse og forberede seg på endringer i aksjemarkedet. Systemet lager prognoser basert på resultatforhold, årlig avkastning og tidligere resultatdata fra aksjemarkedet.
- Ansiktsgjenkjenning: Konvolusjonelle nettverk brukes til å kjøre et ansiktsgjenkjenningssystem som matcher en gitt ansikts-ID med en liste over ansikts-ID-er i databasen for å vise en positiv match.
- Studere atferd på sosiale medier: Multi-Layer Perceptron kan brukes til å studere menneskers atferd på sosiale medier fra virtuelle samtaler og interaksjoner. Disse dataene kan benyttes i markedsføringsaktiviteter.
- Luftfartsforskning: Tidsforsinkelsesnettverk kan brukes innenfor ulike felt i luftfarten, for eksempel mønstergjenkjenning, sikring av kontrollsystemer, høyytelses autopiloting, diagnostisering av flyfeil og utvikling av simuleringer. Dette bidrar til å forbedre sikkerhet og sikkerhetspraksis i bransjen.
- Forsvarsplanlegging: Forsvarsstrategier kan utvikles ved hjelp av nevrale nettverk. Teknologien kan brukes til å forutsi forsvarsrisikoer, kontrollere automatisert utstyr og identifisere potensielle patruljeområder.
- Helsetjenester: Nettverket kan brukes til å skape bedre bildeteknikker for ultralyd, CT-skanninger og røntgenbilder. Det kan også bidra til bedre registrering og sporing av pasientdata.
- Identitetsverifisering: Mønstre i håndskrift kan identifiseres ved hjelp av nevrale nettverk. Dette kan bidra til å identifisere potensielle tegn på forfalskning gjennom systemer for håndskrift- og signaturverifisering.
- Værvarsling: Data fra værsatellitter kan brukes til dynamisk modellering og varsling av værmønstre med høyere nøyaktighet. Dette kan bidra til å skape tidlig varsling om naturkatastrofer, slik at forebyggende tiltak kan settes i gang i tide.
Læringsressurser
#1. Deep Learning AZ fra Udemy
Deep Learning AZ fra Udemy vil hjelpe deg å lære hvordan du bruker Python og lage dyplæringsalgoritmer. Kurset varer i 22 timer og 33 minutter.
Kurset skal lære studentene å:
- Få en bedre forståelse av begrepene KI, nevrale nettverk, selvorganiserende kart, Boltzmann Machine og autoenkodere.
- Hvordan bruke disse teknologiene i praktiske situasjoner.
Prisen for kurset er $39,98.
#2. Data Science fra Udemy
Data Science er et utmerket kurs om dyplæring og nevrale nettverk som gir en grundig oversikt over nevrale nettverksteorier som brukes i maskinlæring. Dette kurset tilbys også av Udemy. Det varer i 12 timer.
Kurset vil lære:
- Om dyplæring og hvordan nevrale nettverk fungerer
- Utvikle kode for nevrale nettverk fra bunnen av
Prisen for kurset er $35,13.
#3. Bygge nevrale nettverk fra Udemy
Udemy-kurset Building Neural Networks in Python from Scratch gir eleven mulighet til å utvikle dyplæring og maskinlæring ved hjelp av gradient descent og lineær regresjon. Kurset varer i 3 timer og 6 minutter.
Kurset vil lære:
- Om de grunnleggende funksjonene til nevrale nettverk som lineær regresjon, tilbakepropagering og kostnadsfunksjon
- Å trene nevrale nettverk, klassifisere dem, justere læringshastigheter, normalisere input og optimalisere presisjonen.
Prisen for kurset er $31,50.
#4. Nevrale nettverk og dyplæring fra Coursera
Kurset Nevrale nettverk og dyplæring tilbys av Coursera. Dette er det første kurset som spesialiserer seg på dyplæring og fokuserer på grunnleggende konsepter. Kurset varer i 25 timer.
Kurset vil lære:
- Å bli kjent med viktige teknologiske trender som driver utviklingen av dyplæring
- Lær hvordan du trener dyplæring og bruk dem til å utvikle et fullstendig tilkoblet nettverk.
Dette kurset tilbys gratis.
#5. Bygge avansert dyplæring og NLP
Kurset Building Advanced Deep Learning and NLP tilbys av Educative. Kurset tar ca. 5 timer å fullføre.
Kurset vil lære:
- Arbeid i praktiske kodemiljøer
- Lær om konsepter innen dyplæring og praksis på prosjekter knyttet til Natural Language Processing (NLP) og avansert dyplæring
Prisen for kurset er $9,09 per måned.
#6. Nevrale nettverksprosjekter med Python:
Denne boken av James Loy er en omfattende guide til hvordan du bruker Python og oppdager kraften i kunstige nevrale nettverk. Den lærer deg å implementere nevrale nettverk gjennom seks prosjekter i Python ved hjelp av nevrale nettverk. Fullføring av disse prosjektene vil hjelpe deg med å bygge din ML-portefølje.
Kurset vil lære:
- Nevrale nettverksarkitekturer som LSTM og CNN
- Å bruke populære biblioteker som Keras
- Prosjekter som involverer sentimentanalyse, ansiktsidentifikasjon, objektdeteksjon, osv.
#7. Nevrale nettverk og dyplæring
Denne boken av Charu C. Aggarwal dekker moderne og klassiske modeller innen dyplæring. Den lærer deg algoritmene og teorien om dyplæring og nevrale nettverk, slik at du kan bruke dem i ulike applikasjoner.
Den dekker også applikasjoner som anbefalingssystemer, bildeteksting og klassifisering, tekstanalyse, maskinoversettelse, spill og mer.
Du vil lære:
- Grunnleggende om nevrale nettverk
- Grunnleggende om nevrale nettverk
- Avanserte nevrale nettverksemner som GAN-er, nevrale Turing-maskiner, osv.
Konklusjon
Nevrale nettverk er i hovedsak en del av KI som støtter læring på en måte som ligner menneskelig intelligens. De består av flere lag, hver med sin egen funksjon og output. Gitt fordelene deres som presisjon, databehandlingsevne, parallell databehandling, osv., øker bruken av nevrale nettverk i ulike sektorer for å gjøre prediksjoner og ta smartere beslutninger.
Du kan også utforske konvolusjonelle nevrale nettverk.
«`