الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): خوارزميات تنبؤية يمكنها توقع السلوك البشري

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 16 سبتمبر 2022

ملخص البصيرة

تتعامل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) مع البيانات المتسلسلة، وتتفوق في مهام مثل معالجة اللغة والتعرف على الكلام، وذلك بفضل بنية حلقة التغذية الراجعة الفريدة الخاصة بها. وهي تأتي في أنواع مختلفة، كل منها مناسب لتطبيقات محددة مثل التعرف على الصور أو تحليل المشاعر، وهي مدعومة بخوارزميات تتيح التعلم من البيانات السابقة. تؤثر شبكات RNN بشكل كبير على مجالات مثل أبحاث السوق، والأمن السيبراني، وتطوير واجهة المستخدم، مما يوفر دقة تنبؤية محسنة والتعرف على الأنماط في تطبيقات متنوعة.

سياق الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

الشبكات العصبية المتكررة هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية المصممة خصيصًا للتعامل مع البيانات المتسلسلة. قد يشمل هذا التحليل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعرف على الكلام، والترجمة الآلية. تتكون شبكات RNN من خلايا عصبية مترابطة مصممة لمعالجة البيانات المتسلسلة والتعرف على الأنماط الموجودة فيها.

تمتلك شبكات RNN حلقة ردود فعل، مما يسمح لها بتذكر المعلومات من المدخلات السابقة. تمكنهم هذه الميزة من إجراء تنبؤات أكثر دقة، حيث يمكنهم دمج البيانات السابقة في حساباتهم. تتكون هذه الشبكات من ثلاث طبقات: طبقة الإدخال، والطبقة المخفية، وطبقة الإخراج. تحتوي الطبقة المخفية على حلقة زمنية تسمح للشبكة بتذكر حالة آخر خلية عصبية وتمرير تلك المعلومات إلى نفسها في "المستقبل". تتيح هذه العملية للشبكة التعلم من البيانات السابقة لفهم البيانات المستقبلية بشكل أفضل.

هناك ثلاثة أنواع أساسية من RNNs: 

1. مدخل واحد لمخرجات متعددة ، 
2. عدة مدخلات لمخرج واحد ، و 
3. العديد من المدخلات للعديد من المخرجات. 

كل نوع من أنواع RNN مناسب تمامًا للتطبيقات المختلفة. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتم استخدام إدخال واحد لمخرجات متعددة RNNs في التعرف على الصور. بينما مع العديد من المدخلات لمخرج واحد ، يتم استخدام RNNs بشكل شائع في تحليل المشاعر. 

الخوارزميتان الأساسيتان وراء شبكات RNN هما backpropagation عبر الزمن ووحدات الذاكرة طويلة المدى. يسمح Backpropagation عبر الزمن للشبكة بالتعلم من المعلومات السابقة. تمكن وحدات الذاكرة طويلة المدى الشبكة من التعرف على الأنماط التي تتبع ترتيبًا معينًا.

التأثير التخريبي

بسبب إمكاناتها التنبؤية المتقدمة، تمتلك RNN العديد من تطبيقات الأعمال. في أبحاث السوق، يمكن للشبكات العصبية المتكررة تحليل وفهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم، مما يساعد على تخطيط استراتيجيات التسويق والمنتجات الفعالة. في تحليلات المنتج، يقوم تحليل المشاعر بإدارة وتحليل ملاحظات العملاء لتحسين المنتج أو الخدمة.

وفي الوقت نفسه، يساعد تحليل المشاعر على توقع احتياجات العملاء وتوقعاتهم في دعم العملاء. على وجه الخصوص، أصبحت روبوتات الدردشة الأكثر سهولة وسهولة في الاستخدام ممكنة بفضل البرمجة اللغوية العصبية (NLP). تتيح معالجة اللغة الطبيعية لهذه الأدوات أداء مهام واجهة المستخدم التحادثية (UI) التي تجمع بين قاعدة المعرفة والسيناريوهات السلوكية المحتملة. 

الأمن السيبراني هو مجال آخر تقدم فيه RNN فوائد. في بحث أجراه مهندسو الكمبيوتر ، تم اكتشاف أن RNN أكثر فاعلية في تصنيف البرامج الضارة لنظام Android واكتشاف الحوادث والاحتيال من منهجيات التعلم الآلي التقليدية. يعد الاحتيال في الإعلانات والكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها والكشف عن الروبوتات تطبيقات إضافية لشبكات RNN. في هذه الحالات ، يمكن للشبكة تحديد السلوك المشبوه أو غير الطبيعي. يمكن لأدوات البرمجة اللغوية العصبية التعرف على الأنماط العامة في الخوارزميات الآلية وحظر رسائل البريد العشوائي. 

تداعيات الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

قد تشمل الآثار الأوسع للشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ما يلي: 

• تزيد شركات الأمن السيبراني من استخدامها لشبكات RNN لتدريب أنظمتها على اكتشاف البرامج الضارة الشائعة ومحتوى البريد العشوائي والمساعدة في الحد من الهجمات الإلكترونية الآلية.
• تزيد الشركات من استخدام آلات / أنظمة تحويل النص إلى كلام التي يمكنها قراءة المحتوى بطريقة أكثر شبهاً بالإنسان.
• التسجيلات الصوتية التي يمكن ترجمتها بسرعة إلى لغات وأجهزة مختلفة يمكنها إجراء الترجمات بشكل أكثر دقة.
• روبوتات المحادثة البديهية والمساعدين الافتراضيين الذين يحسنون قدرتهم على فهم الدوافع وتوقع التفضيلات ، على سبيل المثال ، أنظمة المنزل الذكي.
• تحسين أدوات التعرف على الوجه والتعرف البصري على الأحرف. 
• يتم استخدام شبكات RNN للتنبؤ بأسعار الأسهم، والتي تتوقع الأسعار المستقبلية بناءً على الأداء التاريخي.

أسئلة للنظر فيها

• ما هي الاستخدامات الأخرى لـ RNNs؟
• ما الميزات / التقنيات الممكّنة لـ RNN التي تفاعلت معها؟ كيف كانت التجربة؟