Czym są sieci neuronowe?
Sztuczna inteligencja to technologia, która już teraz na dobre zadomowiła się w biznesie i życiu codziennym. Od lat jednak trwają intensywne badania, których celem jest rozwój tego obszaru IT. Efekt? Sieci neuronowe. Czym są sieci neuronowe i jak mogą w przyszłości przysłużyć się ludzkości?
Czym jest sieć neuronowa?
Definicja sieci neuronowej nie jest w pełni uregulowana. Możemy jednak opisać to zjawisko jako krok naprzód w technologii uczenia maszynowego, które stanowi przyczynek do rozwoju algorytmu uczenia głębokiego. Sieci neuronowe najłatwiej porównać do ludzkiego mózgu i jego zachowania. Technologia uczy się, rozpoznaje poznane schematy i wzorując się na zaawansowanej mechanice ludzkiego mózgu, naśladuje je za pomocą neuronów, które są ze sobą wzajemnie powiązane.
Z czego składają się sieci neuronowe? Podstawowy podział to:
- warstwa wejściowa – warstwa, której zadaniem jest odbiór wszystkich danych wejściowych.
- warstwa ukryta – jedna lub więcej warstw, które odpowiedzialne są za wykonywanie obliczeń, rozpoznawanie schematów i algorytmów, zapamiętywanie ich i naśladowanie w przyszłości.
- warstwa wyjściowa – wartstwa, która umożliwia zwrócenie wyniku danego procesu.
Jaka jest geneza powstania technologii sieci neuronowych? Ich historia wprawdzie sięga połowy lat 50, jednak dopiero w 2006 roku, w wyniku zaawansowanych badań związanych z potencjałem sztucznej inteligencji zaczęto opracowywać narzędzia, które na podstawie danych wejściowych i wcześniej wykonanych obliczeń zaczęły samodzielnie poprawiać swoje funkcjonowanie. Im więcej danych wejściowych, tym technologia była w stanie w lepszym stopniu dostosować się do wymagań i potrzeb związanych z wykorzystaniem sieci neuronowych.
Jakie są typy sieci neuronowych?
Różne typy sieci neuronowych, które obecnie stosowane są w dziedzinie nowoczesnych technologii, nieco wymykają się prostym podziałom. Postaramy się jednak rozróżnić te najczęściej i najpowszechniej wykorzystywane rodzaje sieci neuronowych.
Na samym początku warto wspomnieć o absolutnej podstawie, jaką jest perceptron – najstarsza, stworzona w 1958 roku sieć o niezwykle prostej formie. To pierwszy przypadek wykorzystania sieci neuronowej jednokierunkowej, która aż do dzisiaj jest rozwijana. Sieci neuronowe jednokierunkowe, znane także pod skrótem MLP składają się z warstwy wejściowej, wyjściowej oraz ukrytej. Warto jednak podkreślić, że wraz z rozwojem technologii sieci neuronowych te składają się w zdecydowanej większości z tak zwanych neuronów sigmoidalnych – jest to związane z faktem, że zdecydowana większość zdarzeń będących przedmiotem obliczeń technologii sieci neuronowych jest nieliniowych.
Kolejny typ sieci neuronowych to sieci rekurencyjne, znane pod skrótem RNN. Te wykorzystują pętle informacji zwrotnych i świetnie sprawdzają się w przypadku estymowania przyszłych rezultatów na podstawie danych historycznych.
Na końcu konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). Ten typ sieci neuronowych zaprojektowany został w celu sprawnego rozpoznawania wzorców i wszelkiego rodzaju obrazów. W celu poprawnego realizowania swoich zadań konwolucyjne sieci neuronowe czerpią garściami z działu matematyki, jakim jest algebra liniowa.
Do czego może być wykorzystana sieć neuronowa?
Sieci neuronowe to technologia, którą spokojnie możemy zdefiniować jako technologię przyszłości. Obecnie największy jej udział możemy zauważyć w branży IT i branży Data Science. Sieci neuronowe, jako udoskonalona forma uczenia maszynowego doskonale sprawdza się w poszukiwaniu nieoczywistych związków pomiędzy chaotycznie sklasyfikowanymi danymi, kojarzeniem skrawków informacji i wyciągania z nich wartościowych informacji. Szczególnie istotne jest to w przypadku pracy z nieustrukturyzowanymi Big Data, które mogą być w formie tekstowej, głosowej, wizualnej i wielu innych formatach.
Sieci neuronowe w równym stopniu przydają się przy prognozowaniu zdarzeń w przyszłości. Nieskończona liczba zmiennych dotycząca zdarzeń historycznych w praktyczny sposób przeprowadzi głęboką analizę i na jej podstawie zwróci potencjalny, najbardziej prawdopodobny wynik zdarzenia. Siłą technologii sieci neuronowej jest fakt, że po takim przyszłym zdarzeniu technologia może na podstawie popełnionego błędu udoskonalić swoje mechanizmy tak, by w przyszłości wykonywać takie obliczenia z jeszcze lepszym rezultatem. Potencjał sieci neuronowej jest niezwykle duży i już w ciągu kilku lat z pewnością się o tym przekonamy.
Jak ciężki jest proces tworzenia sieci neuronowej?
Rozwój zaawansowanej technologii sieci neuronowej jest przeplatany kolejnymi problemami i ograniczeniami, jakie stawia przed nami technika. W samym jednak procesie nie ma miejsca na tworzenie poszczególnych algorytmów mających na celu przetworzenie danych wejściowych. Prostym rozwiązaniem tworzenia sieci jest przedstawianie zadań i modyfikowanie połączeń sieci tak, by uwzględnić możliwie jak najbardziej optymalne współczynniki wagowe tych połączeń. Nie da się jednak w jednoznaczny sposób opisać procesu tworzenia i rozwoju sieci neuronowej – w każdym przypadku technologia rozwija się w nieco inną stronę.
Nie ulega jednak wątpliwości, że nawet tak potężna technologia ma przed sobą szereg ograniczeń. O czym mowa? Przede wszystkim o wieloetapowym rozumowaniu, które jest nieosiągalne dla dopiero rozwijających się sieci neuronowych. Problem zauważono także w przypadku symboliki, która choć, jest możliwa, stanowi niezwykle duże wyzwanie do rozwiązania dla sieci neuronowych. Jak jednak wcześniej wspomniano, technologię tę czeka świetlana przyszłość i pewne ograniczenia już w ciągu kilku następnych lat pójdą w całkowitą niepamięć.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Praca zdalna w IT – jak wygląda praca zdalnego programisty oraz czy jest to trudne?
Full Stack Developer – jaka wiedza jest potrzebna, ile zarabia oraz jaki jest zakres obowiązków?
Scrum master – czym się zajmuje, ile zarabia i jak nim zostać? Czym jest praca dla scrum mastera?
Systemy rozproszone – liczne zastosowania w przedsiębiorstwach, o których warto wiedzieć