Strefa wolna od botów!
Piszemy my, nie maszyny.

Głębokie sieci neuronowe — czym są i jakie mają zastosowanie?

Głębokie sieci neuronowe oraz powiązane z nimi uczenie głębokie podbijają kolejne obszary przemysłu. Zastosowanie sieci zbudowanych ze sztucznych neuronów pozwala stworzyć oprogramowanie naśladujące pracę ludzkiego mózgu, co przekłada się na wzrost efektywności procesów biznesowych i firm.

 

 

Czym są głębokie sieci neuronowe?

 

Głębokie sieci neuronowe to podzbiór uczenia głębokiego, które zawiera się w uczeniu maszynowym. Wszystkie razem są częścią sztucznej inteligencji. Najpierw jednak trzeba określić, czym jest sieć neuronowa. Jest to struktura sztucznych neuronów, których działanie jest wzorowane na tych w ludzkim mózgu. Sztuczne neurony otrzymują numeryczne sygnały, które następnie przetwarzają i przekazują kolejnym w sieci.

 

 

Jak działają głębokie sieci neuronowe?

 

Sieci neuronowe zbudowane są z warstw węzłów (powiązań między neuronami) – wejściowej i wyjściowej, pomiędzy którymi znajduje się co najmniej jedna ukryta.

  • Warstwa wejściowa służy do pobierania danych i przekazywania ich dalej, do pierwszej warstwy ukrytej.
  • W warstwach ukrytych wykonywane są obliczenia, jak również sam proces nauki.
  • Warstwa wyjściowa zajmuje się kalkulacją otrzymanych z całej sieci wartości wyjściowych, po czym wysyła na zewnątrz otrzymane wyniki.

Każdy z węzłów posiada wagę i próg – gdy wartość progu przekroczy dopuszczalną, aktywuje się on i przesyła dane do kolejnej warstwy. Sieci neuronowe do prawidłowego działania potrzebują danych szkoleniowych, na bazie których się uczą. Wraz z przyjmowaniem kolejnych danych mogą poprawiać swoje działanie.

Sieci neuronowe są podstawą deep learning, uczenia głębokiego. Pojęcia „głębokie sieci neuronowe” i „głębokie uczenie” można traktować synonimicznie. O uczeniu głębokim można mówić w przypadku sieci neuronowej posiadającej co najmniej cztery warstwy ukryte. Sieć neuronowa z mniejszą ich liczbą jest siecią podstawową. Im więcej warstw ukrytych, tym większe będą dokładność działania sieci i pobór mocy obliczeniowej.

 

 

Głębokie sieci neuronowe – jakie mają zastosowanie?

 

Sieci neuronowe znajdują różnorodne zastosowanie we współczesnym świecie. Są często stosowane w cyfrowych transformacjach firm zmierzających do automatyzacji procesów biznesowych w myśl koncepcji Autonomous Enterprise.

Współcześnie wykorzystuje je się m.in. do klasyfikacji danych, np. grupowania obiektów (twarzy, ptaków lub obrazów), tekstu i mowy. W połączeniu z możliwością rozpoznawania elementów przydaje się to w procesach automatyzacyjnych. Użycie głębokiej sieci neuronowej do automatyzacji wprowadzania danych może znacząco przyspieszyć ten proces, dzięki czemu dotychczas odpowiedzialni za to pracownicy mogą zająć się innymi działaniami.

Sieci neuronowe sprawdzają się w prognozowaniu i tworzeniu symulacji. Operują one na dużych zbiorach danych, więc można je wykorzystać do modelowania możliwych konsekwencji jakiegoś działania. Powiązanie z big data pozwala sieciom neuronowym tworzyć np. obrazy na bazie innych.

 

 

Głębokie sieci neuronowe a inne metody uczenia maszynowego

 

Głębokie sieci neuronowe są jedną z metod uczenia maszynowego, ale odróżniają się od innych. Podstawową różnicą jest kontrola człowieka – w wypadku sieci neuronowych nie jest ona potrzebna, zaś w innych sposobach uczenia maszynowego jest konieczna. Wiążą się z tym konkretne konsekwencje:

  • Różne rodzaje uczenia maszynowego pozwalają na szybsze uczenie się i wymagają mniejszych zbiorów danych, ale w zamian oferują mniej dokładne wyniki lub możliwości przewidywania.
  • Głębokie sieci neuronowe wymagają dużych baz danych i większej mocy obliczeniowej – choć mogą pracować na CPU, zaleca się również zastosowanie GPU. Inne rodzaje uczenia maszynowego mogą się uczyć wyłącznie na CPU.

Różnicę widać także w procesie cechowania – głębokie sieci neuronowe są w stanie samodzielnie tworzyć nowe funkcje. Odmienne jest też podejście szkoleniowe – w uczeniu maszynowym proces uczenia jest dzielony na mniejsze kawałki, zaś w uczeniu głębokim jest on kompleksowy.

 

 

Przykłady zastosowań głębokich sieci neuronowych

 

Głębokie sieci neuronowe poza ich oczywistym zastosowaniem w rozwoju nauki, głównie z obszaru nauk ścisłych i matematycznych, można używać w usługach finansowych np. do przewidywania wartości akcji czy tworzenia strategii ochrony przed oszustwami.

Sprawdzają się w cyberbezpieczeństwie do modelowania zagrożeń oraz ich bieżącego wykrywania. Niewątpliwym atutem płynącym z zastosowania sieci neuronowych w tym sektorze jest możliwość lepszego przewidywania możliwych naruszeń bezpieczeństwa, gdyż algorytmy cały czas się uczą.

Analityczne możliwości głębokich sieci neuronowych sprawdzają się w systemach ochrony zdrowia. Algorytmów tego rodzaju używa się do analityki dotychczasowych schorzeń i zachowań pacjentów oraz określania prawdopodobieństwa wystąpienia innych chorób.

 

 

Wykorzystanie głębokich sieci neuronowych w branży technologicznej

 

Choć na co dzień niewidoczne, głębokie sieci neuronowe są często podstawą asystentów cyfrowych. Mowa nie tylko o wyszukiwarce Google czy asystentach głosowych w postaci Alexy, ale także robotach i aplikacjach stosowanych w automatyzacji przedsiębiorstw. Uczenie głębokie jest wykorzystywane we wdrożeniach Intelligent Assistance, co pozwala firmowemu oprogramowaniu z biegiem czasu działać wydajniej.

Głębokie sieci neuronowe sprawnie analizują bardzo duże zbiory danych, np. obrazów i tekstów, co sprawia, że są świetnym narzędziem do monitorowania mediów społecznościowych. Dzięki temu możliwa jest lepsza personalizacja działań marketingowych i kierunkowanie reklam. Wykorzystuje się je też w narzędziach językowych do tłumaczenia maszynowego czy analizy tekstu, co przydaje się we wszystkich innych branżach przetwarzających duże ilości dokumentów.

 

 

Perspektywy rozwoju i możliwych zastosowań

 

Ponieważ z każdym rokiem zwiększają się moce obliczeniowe, rozwój głębokich sieci neuronowych w kolejnych latach będzie intensywny. Jednakże konieczność posiadania właściwej infrastruktury oraz pracy na wielkich bazach danych może być wyzwaniem. Zapewnienie odpowiedniej architektury może być kosztowne i czasochłonne, a także wiązać się z brakiem przejrzystości i trudnościami w rozumieniu działania sieci neuronowych.

Kolejnym problemem, z którym muszą się zmierzyć jednostki i organizacje zajmujące się głębokimi sieciami neuronowymi, jest brak elastyczności tej technologii. Z każdym rokiem staje się ona coraz bardziej zaawansowana, ale jest w stanie efektywnie pracować tylko w wąskim zakresie do którego została zaprojektowana. Jeśli poprosimy sieć neuronową zajmującą się np. analizą obrazu o zrobienie tego samego z tekstem, rezultaty będą kiepskie.

Nie zmienia to faktu, że uczenie głębokie będzie rozwijane, a głębokie sieci neuronowe znajdą  zastosowanie w zupełnie nowych obszarach. Już teraz prognozuje się, że mogą być wykorzystane w prowadzeniu autonomicznych samochodów czy w sektorze rozrywkowym do analizy zachowań  użytkowników serwisu streamingowego lub dodawania dźwięku do niemych filmów.

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!