Diep neurale netwerke verborge breinkragte ai

BEELDKREDIET:

iStock

Diep neurale netwerke: Die verborge brein wat KI aandryf

Diep neurale netwerke is noodsaaklik vir masjienleer, wat algoritmes toelaat om organies te dink en te reageer.

Author:
Author naam
Quantumrun Foresight
April 6, 2023

Algoritmes en groot data het die gonswoorde in die kunsmatige intelligensie (KI) ruimte geword, maar kunsmatige neurale netwerke (ANN) is wat hulle toelaat om kragtige instrumente te word. Hierdie ANN'e word gebruik om patrone te herken, data te klassifiseer en besluite te neem gebaseer op insetdata.

Diep neurale netwerke konteks

Kunsmatige neurale netwerke poog om die kompleksiteit van menslike intelligensie na te boots deur 'n netwerk van sagteware, kodes en algoritmes te bou om insette (data/patrone) te verwerk en dit met die mees lewensvatbare uitset (effek/resultate) te pas. Die ANN is die versteekte laag wat verhoudings tussen data en besluitneming verwerk en verbind. Hoe meer ANN tussen toevoer en uitset gebou word, hoe meer leer die masjien vanweë die beskikbaarheid van meer komplekse data. Die veelvuldige ANN-lae staan bekend as diep neurale netwerke omdat hulle in hoë volumes opleidingsdata kan ingrawe en die beste oplossing of patrone kan ontwikkel.

'n Masjien word verder "opgevoed" deur terugpropagasie, die proses om bestaande parameters aan te pas om die algoritmes op te lei om met die beste resultaat/analise vorendag te kom. Kunsmatige neurale netwerke kan opgelei word om verskeie take uit te voer, soos beeld- en spraakherkenning, taalvertaling en selfs speletjies speel. Hulle doen dit deur die sterkpunte van die verbindings tussen neurone, bekend as gewigte, aan te pas op grond van die insetdata wat hulle tydens die opleidingsproses ontvang. Hierdie metode laat die netwerk toe om mettertyd te leer en aan te pas, wat sy prestasie op die taak verbeter. Daar is baie soorte ANN'e, insluitende terugvoernetwerke, konvolusionele neurale netwerke (CNN's) en herhalende neurale netwerke (RNN'e). Elke tipe is ontwerp om besonder goed geskik te wees vir 'n spesifieke taak of dataklas.

Ontwrigtende impak

Daar is vandag skaars enige industrie wat nie diep neurale netwerke en KI gebruik om besigheidsprosesse te outomatiseer en markintelligensie in te samel nie. Miskien is die mees voor die hand liggende gebruiksgeval van diep neurale netwerke die bemarkingsbedryf, waar KI miljoene klantinligting verwerk om spesifieke groepe akkuraat te identifiseer wat meer geneig is om 'n produk of diens te koop. As gevolg van die toenemend hoë akkuraatheid van hierdie data-ontledings, het bemarkingsveldtogte baie meer suksesvol geword deur hiperteikenstelling (identifisering van spesifieke klantsubsets en die stuur van uiters persoonlike boodskappe aan hulle).

Nog 'n opkomende gebruiksgeval is gesigsherkenningsagteware, 'n gebied van debat wat verband hou met kuberveiligheid en dataprivaatheid. Gesigsherkenning word tans van toepassingstawing tot wetstoepassing gebruik en word aangeskakel deur diep neurale netwerke wat polisierekords verwerk en selfies wat deur gebruikers ingedien is. Finansiële dienste is nog 'n bedryf wat groot voordeel trek uit diep neurale netwerke, wat KI gebruik om markbewegings te voorspel, leningsaansoeke te ontleed en potensiële bedrog te identifiseer.

Diep neurale netwerke kan ook mediese beelde, soos x-strale en magnetiese resonansbeelding (MRI), ontleed om siektes te diagnoseer en pasiëntuitkomste te voorspel. Hulle kan ook gebruik word om elektroniese gesondheidsrekords te ontleed om tendense en risikofaktore vir sekere toestande te identifiseer. Neurale netwerke het ook die potensiaal om gebruik te word in geneesmiddelontdekking, persoonlike medisyne en bevolkingsgesondheidsbestuur. Dit is egter belangrik om daarop te let dat ANN'e moet help met mediese besluitneming eerder as om die kundigheid en oordeel van opgeleide mediese professionele persone te vervang.

Toepassings van diep neurale netwerke

Wyer toepassings van diep neurale netwerke kan die volgende insluit:

Algoritmes word toenemend gesofistikeerd deur meer komplekse datastelle en beter tegnologieë, wat lei tot hoëvlaktake soos die verskaffing van konsultasiedienste en beleggingsadvies. In 2022 het kragtige verbruikersvriendelike algoritmes, soos Open AI se ChatGPT, die krag, veelsydigheid en toepaslikheid gedemonstreer van 'n KI-stelsel wat op voldoende groot datastelle opgelei is. (Witboordjiewerkers wêreldwyd het 'n kollektiewe siddering ervaar.)
Kunsmatige intelligensie word toenemend in die weermag gebruik om intydse inligting en intelligensie te verskaf om oorlogstrategieë te ondersteun.
Diep neurale netwerke wat die Metaverse in staat stel om 'n komplekse digitale ekosisteem te skep wat bestaan uit intydse inligting soos demografie, kliëntgedrag en ekonomiese voorspellings.
ANN'e word opgelei om patrone in data te herken wat 'n aanduiding is van bedrieglike aktiwiteite, en word gebruik om verdagte transaksies in velde soos finansies en e-handel te vlag.
Diep neurale netwerke word gebruik om voorwerpe, mense en tonele in beelde en video's te herken. Hierdie metode word gebruik in toepassings soos selfbesturende motors, sekuriteitstelsels en sosiale media-etikettering.