Глыбокія нейронавыя сеткі, схаваныя здольнасці мозгу ai

КРЭДЫТ ВЫЯВЫ:

Istock

Глыбокія нейронавыя сеткі: схаваны мозг, які забяспечвае штучны інтэлект

Глыбокія нейронавыя сеткі важныя для машыннага навучання, дазваляючы алгарытмам думаць і рэагаваць арганічна.

аўтар:
імя аўтара
Quantumrun Foresight
Красавік 6, 2023

Алгарытмы і вялікія дадзеныя сталі моднымі словамі ў прасторы штучнага інтэлекту (AI), але штучныя нейронавыя сеткі (ANN) - гэта тое, што дазваляе ім стаць магутнымі інструментамі. Гэтыя ШНМ выкарыстоўваюцца для распазнавання заканамернасцей, класіфікацыі даных і прыняцця рашэнняў на аснове ўваходных даных.

Глыбокі кантэкст нейронных сетак

Штучныя нейронныя сеткі спрабуюць імітаваць складанасць чалавечага інтэлекту, ствараючы сетку праграмнага забеспячэння, кодаў і алгарытмаў для апрацоўкі ўваходных дадзеных (дадзеных/шаблонаў) і супастаўлення іх з найбольш жыццяздольным выхадам (эфект/вынікі). ШНМ - гэта схаваны ўзровень, які апрацоўвае і звязвае сувязі паміж дадзенымі і прыняццем рашэнняў. Чым больш ANN пабудавана паміж уваходам і выхадам, тым больш машына вучыцца з-за наяўнасці больш складаных даных. Некалькі слаёў ШНМ вядомыя як глыбокія нейронавыя сеткі, таму што яны могуць зарывацца ў вялікія аб'ёмы навучальных даных і распрацоўваць найлепшае рашэнне або шаблоны.

Машына далей "навучаецца" з дапамогай зваротнага распаўсюджвання, працэсу карэкціроўкі існуючых параметраў для навучання алгарытмаў для атрымання найлепшых вынікаў/аналізу. Штучныя нейронавыя сеткі можна навучыць выконваць розныя задачы, такія як распазнаванне малюнкаў і гаворкі, пераклад на мову і нават гульні. Яны робяць гэта, рэгулюючы трываласць сувязяў паміж нейронамі, вядомых як вагавыя, на аснове ўваходных даных, якія яны атрымліваюць у працэсе навучання. Гэты метад дазваляе сетцы вучыцца і адаптавацца з цягам часу, паляпшаючы сваю прадукцыйнасць пры выкананні задачы. Існуе шмат тыпаў ШНМ, у тым ліку сеткі з апераджальнай перадачай, згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN) і рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN). Кожны тып распрацаваны, каб асабліва добра падыходзіць для канкрэтнай задачы або класа дадзеных.

Разбуральнае ўздзеянне

Наўрад ці сёння існуе галіна, якая б не выкарыстоўвала глыбокія нейронавыя сеткі і штучны інтэлект для аўтаматызацыі бізнес-працэсаў і збору рынкавай інфармацыі. Мабыць, найбольш відавочным варыянтам выкарыстання глыбокіх нейронавых сетак з'яўляецца маркетынгавая індустрыя, дзе штучны інтэлект апрацоўвае мільёны інфармацыі аб кліентах, каб дакладна вызначыць пэўныя групы, якія з большай верагоднасцю купяць прадукт ці паслугу. З-за ўсё больш высокай дакладнасці гэтых аналізаў даных маркетынгавыя кампаніі сталі значна больш паспяховымі дзякуючы гіпертаргетынгу (вызначэнне канкрэтных падгруп кліентаў і адпраўка ім надзвычай індывідуальных паведамленняў).

Яшчэ адзін новы варыянт выкарыстання - гэта праграмнае забеспячэнне для распазнання твараў, вобласць дэбатаў, звязаная з кібербяспекай і канфідэнцыяльнасцю даных. Распазнаванне твараў у цяперашні час выкарыстоўваецца ад аўтэнтыфікацыі прыкладанняў да праваахоўных органаў і забяспечваецца глыбокімі нейронавымі сеткамі, якія апрацоўваюць паліцэйскія пратаколы і сэлфі, якія адпраўляюць карыстальнікі. Фінансавыя паслугі - яшчэ адна галіна, якая атрымлівае вялікую карысць ад глыбокіх нейронавых сетак, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект для прагназавання рухаў рынку, аналізу заявак на пазыку і выяўлення патэнцыйнага махлярства.

Глыбокія нейронныя сеткі могуць таксама аналізаваць медыцынскія выявы, такія як рэнтгенаўскія здымкі і магнітна-рэзанансная тамаграфія (МРТ), каб дапамагчы дыягнаставаць захворванні і прагназаваць вынікі пацыентаў. Яны таксама могуць быць выкарыстаны для аналізу электронных медыцынскіх запісаў для выяўлення тэндэнцый і фактараў рызыкі для пэўных захворванняў. Нейронныя сеткі таксама могуць быць выкарыстаны ў адкрыцці лекаў, персаналізаванай медыцыне і кіраванні здароўем насельніцтва. Аднак важна адзначыць, што ВНС павінны дапамагаць у прыняцці медыцынскіх рашэнняў, а не замяняць вопыт і меркаванне падрыхтаваных медыцынскіх спецыялістаў.

Прымяненне глыбокіх нейронных сетак

Больш шырокае прымяненне глыбокіх нейронавых сетак можа ўключаць:

Алгарытмы становяцца ўсё больш дасканалымі дзякуючы больш складаным наборам даных і лепшым тэхналогіям, што прыводзіць да выканання задач высокага ўзроўню, такіх як прадастаўленне кансультацыйных паслуг і парад па інвестыцыях. У 2022 годзе магутныя зручныя алгарытмы, такія як Open AI's ChatGPT, прадэманстравалі моц, універсальнасць і прыдатнасць сістэмы штучнага інтэлекту, навучанай на досыць вялікіх наборах даных. (Белыя каўнерыкі ва ўсім свеце адчулі калектыўнае ўздрыгванне.)
Штучны інтэлект усё часцей выкарыстоўваецца ў войску для прадастаўлення інфармацыі ў рэжыме рэальнага часу і інтэлекту для падтрымкі ваенных стратэгій.
Глыбокія нейронныя сеткі, якія дазваляюць Metaverse ствараць складаную лічбавую экасістэму, якая складаецца з інфармацыі ў рэжыме рэальнага часу, такой як дэмаграфічныя дадзеныя, паводзіны кліентаў і эканамічныя прагнозы.
ШМН навучаюцца распазнаваць шаблоны ў дадзеных, якія сведчаць аб махлярстве, і выкарыстоўваюцца для пазначэння падазроных транзакцый у такіх галінах, як фінансы і электронная камерцыя.
Глыбокія нейронавыя сеткі выкарыстоўваюцца для распазнавання аб'ектаў, людзей і сцэн на малюнках і відэа. Гэты метад выкарыстоўваецца ў такіх праграмах, як беспілотныя аўтамабілі, сістэмы бяспекі і пазнакі ў сацыяльных сетках.