Dərin neyron şəbəkələri: AI-ni gücləndirən gizli beyin

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• April 6, 2023

Alqoritmlər və böyük verilənlər süni intellekt (AI) məkanında məşhur sözlərə çevrildi, lakin süni neyron şəbəkələri (ANN) onlara güclü alətlər olmağa imkan verir. Bu ANN-lər nümunələri tanımaq, məlumatları təsnif etmək və giriş məlumatlarına əsaslanaraq qərarlar qəbul etmək üçün istifadə olunur. 

Dərin neyron şəbəkələri konteksti

Süni neyron şəbəkələri daxil olan məlumatları (məlumat/naxışlar) emal etmək və onları ən səmərəli çıxışla (effekt/nəticələr) uyğunlaşdırmaq üçün proqram təminatı, kodlar və alqoritmlər şəbəkəsi qurmaqla insan intellektinin mürəkkəbliyini təqlid etməyə çalışır. ANN məlumat və qərar qəbulu arasında əlaqələri emal edən və birləşdirən gizli təbəqədir. Giriş və çıxış arasında nə qədər çox ANN qurulursa, daha mürəkkəb məlumatların mövcudluğu səbəbindən maşın bir o qədər çox öyrənir. Çoxsaylı ANN təbəqələri dərin neyron şəbəkələri kimi tanınır, çünki onlar yüksək həcmli təlim məlumatlarına daxil ola və ən yaxşı həlli və ya nümunələri inkişaf etdirə bilirlər. 

Maşın geri yayılma, ən yaxşı nəticə/analiz əldə etmək üçün alqoritmləri öyrətmək üçün mövcud parametrləri tənzimləmə prosesi vasitəsilə daha da “təhsil olunur”. Süni neyron şəbəkələri təsvir və nitqin tanınması, dil tərcüməsi və hətta oyun oynamaq kimi müxtəlif vəzifələri yerinə yetirmək üçün öyrədilə bilər. Onlar bunu təlim prosesi zamanı aldıqları giriş məlumatlarına əsasən çəkilər kimi tanınan neyronlar arasındakı əlaqələrin güclü tərəflərini tənzimləməklə edirlər. Bu üsul şəbəkəyə zaman keçdikcə öyrənməyə və uyğunlaşmağa imkan verir, tapşırıq üzrə performansını artırır. İrəli ötürücü şəbəkələr, konvolyusiya neyron şəbəkələri (CNN) və təkrarlanan neyron şəbəkələri (RNN) daxil olmaqla bir çox ANN növləri var. Hər bir növ xüsusi tapşırıq və ya məlumat sinfinə uyğun olmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Dağıdıcı təsir

Bu gün biznes proseslərini avtomatlaşdırmaq və bazar intellektini toplamaq üçün dərin neyron şəbəkələri və süni intellektdən istifadə etməyən sənaye demək olar ki, yoxdur. Ola bilsin ki, dərin neyron şəbəkələrin ən bariz istifadə halı marketinq sənayesidir, burada süni intellekt məhsul və ya xidmət almaq ehtimalı daha yüksək olan müəyyən qrupları dəqiq müəyyən etmək üçün milyonlarla müştəri məlumatını emal edir. Bu məlumat təhlillərinin getdikcə daha yüksək dəqiqliyi səbəbindən marketinq kampaniyaları hiper hədəfləmə (xüsusi müştəri alt dəstlərinin müəyyən edilməsi və onlara son dərəcə uyğunlaşdırılmış mesajların göndərilməsi) vasitəsilə daha uğurlu olmuşdur. 

Digər ortaya çıxan istifadə nümunəsi kibertəhlükəsizlik və məlumatların məxfiliyi ilə bağlı müzakirə sahəsi olan üz tanıma proqramıdır. Üzün tanınması hazırda tətbiqin autentifikasiyasından hüquq-mühafizə orqanlarına qədər istifadə olunur və polis qeydlərini və istifadəçi tərəfindən təqdim olunan selfiləri emal edən dərin neyron şəbəkələr tərəfindən aktivləşdirilir. Maliyyə xidmətləri bazar hərəkətlərini proqnozlaşdırmaq, kredit müraciətlərini təhlil etmək və potensial fırıldaqçılığı müəyyən etmək üçün süni intellektdən istifadə edərək, dərin neyron şəbəkələrdən yüksək dərəcədə faydalanan başqa bir sənayedir.

Dərin neyron şəbəkələri həmçinin xəstəliklərə diaqnoz qoymağa və xəstənin nəticələrini proqnozlaşdırmağa kömək etmək üçün rentgen şüaları və maqnit rezonans görüntüləmə (MRT) kimi tibbi təsvirləri təhlil edə bilər. Onlar həmçinin müəyyən şərtlər üçün tendensiyaları və risk faktorlarını müəyyən etmək üçün elektron sağlamlıq qeydlərini təhlil etmək üçün istifadə edilə bilər. Neyron şəbəkələr həmçinin dərmanların kəşfi, fərdiləşdirilmiş tibb və əhalinin sağlamlığının idarə edilməsində istifadə olunmaq potensialına malikdir. Bununla belə, qeyd etmək vacibdir ki, ANN-lər təlim keçmiş tibb mütəxəssislərinin təcrübə və mülahizələrini əvəz etməkdənsə, tibbi qərarların qəbuluna kömək etməlidir.

Dərin neyron şəbəkələrin tətbiqi

Dərin neyron şəbəkələrinin daha geniş tətbiqləri aşağıdakıları əhatə edə bilər:

• Alqoritmlər daha mürəkkəb verilənlər topluları və daha yaxşı texnologiyalar vasitəsilə getdikcə təkmilləşir, nəticədə məsləhət xidmətləri və investisiya məsləhətləri kimi yüksək səviyyəli tapşırıqlar ortaya çıxır. 2022-ci ildə Open AI-nin ChatGPT kimi güclü istehlakçı dostu alqoritmlər kifayət qədər böyük verilənlər bazasında öyrədilmiş süni intellekt sisteminin gücünü, çox yönlülüyünü və tətbiqini nümayiş etdirdi. (Dünyada ağ yaxalıq işçilər kollektiv titrəmə yaşadılar.)
• Süni intellekt, müharibə strategiyalarını dəstəkləmək üçün real vaxt məlumat və kəşfiyyat təmin etmək üçün orduda getdikcə daha çox istifadə olunur.
• Metaverse-ə demoqrafik məlumatlar, müştəri davranışları və iqtisadi proqnozlar kimi real vaxt məlumatlarından ibarət mürəkkəb rəqəmsal ekosistem yaratmağa imkan verən dərin neyron şəbəkələri.
• ANN-lər fırıldaqçılıq fəaliyyətinin göstəricisi olan verilənlərdəki nümunələri tanımaq üçün öyrədilir və maliyyə və e-ticarət kimi sahələrdə şübhəli əməliyyatları qeyd etmək üçün istifadə olunur.
• Şəkillər və videolardakı obyektləri, insanları və səhnələri tanımaq üçün dərin neyron şəbəkələri istifadə olunur. Bu üsul özünü idarə edən avtomobillər, təhlükəsizlik sistemləri və sosial media etiketləri kimi tətbiqlərdə istifadə olunur.

Nəzərə alınmalı suallar

• Sizcə, dərin neyron şəbəkələr növbəti üç il ərzində cəmiyyəti başqa necə dəyişəcək?
• Potensial problemlər və risklər nə ola bilər?